一种基于视觉特性的仿生图像增强算法

摘要：

常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换;并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯模型来调整亮度图像的局部对比度;最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息.

关键词：图像增强、视觉系统、三高斯模型

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金90920013,60753001,60802070;国家"八六三"高技术研究发展计划2006AA01Z123

在线出版日期：2010-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：534-537,544