图像增强算法综述

摘要：

图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性. 首先, 本文从图像增强算法的基本原理出发, 归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法, 并讨论了它们的改进算法. 然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比, 分析了它们的优势和劣势. 最后, 对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望.

关键词：图像增强、直方图均衡、小波变换、微分方程、Retinex理论、深度学习

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41;TN911.73;E833

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：18-27