一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法

摘要：

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wallis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适应地进行图像增强,取得了较好的效果,提高了仿生图像增强算法的实用性.

关键词：仿生图像处理、人类视觉、图像增强、三高斯模型、参数对数模型、增益因子模型

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究项目90920013

在线出版日期：2012-12-24（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：404-408