基于感知的彩色圖像增強(qiáng)和分割算法研究.pdf

1、圖像增強(qiáng)和圖像分割是圖像處理、圖像理解的重要基礎(chǔ)。彩色圖像增強(qiáng)和分割算法由于比灰度圖像的算法融合了更多的圖像信息，因此更準(zhǔn)確。通過彩色圖像增強(qiáng)，可以使彩色細(xì)節(jié)更加突出，顏色更加鮮艷生動(dòng)。彩色圖像增強(qiáng)在通訊以及多媒體方面有著很高的應(yīng)用價(jià)值。彩色圖像分割被廣泛應(yīng)用于視頻編碼、人臉檢測(cè)和識(shí)別、基于內(nèi)容的圖像檢索等。人眼對(duì)顏色信息和圖像的感知特性對(duì)彩色圖像增強(qiáng)和分割過程是非常重要的。本文主要研究的是將顏色科學(xué)中的顏色技術(shù)理論、人眼視覺特性和人眼

2、主觀感知引入到彩色圖像增強(qiáng)和分割的算法當(dāng)中，以期得到與人眼更為一致的處理結(jié)果。
　　 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下：
　　 1.分析了現(xiàn)有的利用色貌模型來對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)的方法，針對(duì)CIECAM02不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)圖像屬性以及iCAM對(duì)圖像增強(qiáng)存在色適應(yīng)過度的問題，提出了將CIECAM02和iCAM結(jié)合用于彩色圖像增強(qiáng)的新方法，本方法可以得到與人眼感知更為一致的圖像屬性，并在一定程度上減輕色適應(yīng)過度的問題。
　　 2.

3、提出三種新的符合人眼視覺特性的象素相似性度量函數(shù)，可以有效的區(qū)分噪聲以及人眼可感知的細(xì)節(jié)、紋理等信息，克服了現(xiàn)有雙邊濾波器中象素相似性函數(shù)不能有效保持較弱邊緣和細(xì)節(jié)的缺點(diǎn)。在新的象素相似性度量函數(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于感知模型的多通道彩色圖像雙邊濾波器。本方法將輸入圖像用符合人眼視覺特性的顏色模型進(jìn)行表示，并利用感知模型自動(dòng)地確定彩色圖像亮度和色度通道的高斯空間濾波器，可以有效避免現(xiàn)有雙邊濾波算法針對(duì)RGB三分量分別進(jìn)行處理，會(huì)發(fā)

4、生顏色偏移的不足。此算法參數(shù)少且設(shè)置簡(jiǎn)單，可以在平滑圖像的同時(shí)，更完整地保持圖像中人眼視覺可感知的邊緣與圖像的細(xì)節(jié)。
　　 3.本文針對(duì)傳統(tǒng)的彩色圖像邊緣檢測(cè)算法，誤檢和漏檢邊緣較多的情況，結(jié)合人眼視覺特性提出了一種新的彩色圖像邊緣檢測(cè)算法。本算法通過雙邊濾波去掉微小細(xì)節(jié)以及噪聲，并保持邊緣紋理等信息不變，可以減少誤檢并避免邊緣位置偏移；通過色貌增強(qiáng)算法突出圖像中人眼感興趣的細(xì)節(jié)等信息，減少漏檢；通過分別對(duì)亮度和色度通道設(shè)計(jì)邊緣

5、檢測(cè)的梯度模板，可以進(jìn)一步減少彩色細(xì)節(jié)的誤檢；通過對(duì)梯度圖像進(jìn)行非極大抑制，利用雙閾值策略提取邊緣，可以使邊緣定位更加準(zhǔn)確。
　　 4.本文分析了現(xiàn)有的融合顏色信息和空間鄰接關(guān)系的彩色圖像分割算法，針對(duì)現(xiàn)有的區(qū)域生長(zhǎng)算法存在的種子點(diǎn)選取不準(zhǔn)確以及速度慢的問題，提出了一種新的基于連通標(biāo)記的彩色圖像快速分割算法。本算法分為初始分割和區(qū)域合并兩個(gè)步驟。利用鄰接象素的顏色相似性采用連通標(biāo)記法可以完成圖像的快速初始分割；融合初始分割區(qū)域的

6、顏色信息、空間上的鄰接關(guān)系信息完成了區(qū)域合并。本文算法和傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)法相比，既不用進(jìn)行顏色量化，也不用事先掃描圖像確定種子點(diǎn)，區(qū)域合并的規(guī)則簡(jiǎn)單有效，實(shí)現(xiàn)速度快。
　　 5.分析了現(xiàn)有的彩色圖像分割算法，針對(duì)現(xiàn)有算法忽視的人眼視覺模糊機(jī)制、感知圖像色貌和顏色空間的選擇對(duì)分割算法的影響等三個(gè)問題，提出了一個(gè)基于視覺感知的圖像分割框架。此框架利用人眼視覺靈敏度函數(shù)模仿人眼的視覺模糊機(jī)制，能有效處理有空間頻率變化的圖像；使用CIE