一种基于视觉特性的彩色图像增强算法
计算机与现代化 ２０１４年第２期
ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ总第２２２期
文章编号：１００６－２４７５（２０１４）０２－００７３－０４收稿日期：２０１３－０９－０９
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０９７２１０１）；江苏省科技支撑计划项目（ＢＥ２０１２０９６，ＢＥ２０１３３７２）；南通市科技计划项目（ＢＫ２０１２０２５）
作者简介：束代群（１９８８－），女，江苏盐城人，河海大学物联网工程学院硕士研究生，研究方向：数字图像处理；朱浩（１９８９－），男，硕士研究生，研究方向：数字图像处理；盛惠兴（１９６１－），男，江苏无锡人，副教授，硕士，研究方向：信息获取与处理，通信系统；李庆武（１９６４－），男，河南新乡人，教授，博士生导师，博士，研究方向：数字图像处理，信息获取与智能感知。一种基于视觉特性的彩色图像增强算法
束代群１，朱 浩１，盛惠兴１，２，李庆武１，２，周 军２
（１．河海大学物联网工程学院，江苏常州２１３０２２；２．南通河海大学海洋与近海工程研究院，江苏南通２２６０１９）
摘要：为了增强图像暗区域部分，基于人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理，提出一种彩色图像增强方法。该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复３个部分。全局亮度调节采用直方图非线性自适应拉伸来增强暗区域的亮度；局部对比度增强利用当前点与区域像素之间的关系，调节当前点的亮度，以增强图像局部对比度；通过一种自适应的非线性颜色恢复算法恢复图像色彩。通过大量图像对比实验分析表明，本文方法可以自适应有效快速地实现图像增强。
关键词：人类视觉调节原理；自适应亮度调整；局部对比度增强；色彩恢复；快速
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１４．０２．０１７
ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＣｏｌｏｒＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＨｕｍａｎＶｉｓｕａｌＰｒｏｐｅｒｔｙ
ＳＨＵＤａｉ－ｑｕｎ１，ＺＨＵＨａｏ１，ＳＨＥＮＧＨｕｉ－ｘｉｎｇ１，２，ＬＩＱｉｎｇ－ｗｕ１，２，ＺＨＯＵＪｕｎ２
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ２１３０２２，Ｃｈｉｎａ；
２．ＮａｎｔｏｎｇＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｒｉｎｅａｎｄＯｆｆｓｈｏｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｔｏｎｇ２２６０１９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｄａｒｋａｒｅａｓｏｆａｎｉｍａｇｅ，ａｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌａｄａｐｔａ－ｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｉｎｌｙｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｈｒｅｅｐａｒｔｓ：ａｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｇｌｏｂａｌｌｕｍｉ－ｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｇｌｏｂａｌｌｕｍｉｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｌｕ－ｍｉｎａｎｃｅｏｆｄａｒｋｅｒｐｉｘｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｎｏｎｌｉｎｅａｒａｄａｐｔｉｖｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ．Ｔｈｅｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｄｊｕｓｔｓｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｅａｃｈｐｉｘｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｔｓｒｅｌａｔｉｖｅｍａｇｎｉｔｕｄｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｉｔｓｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｅｌａｔｉｖｅｍａｇｎｉｔｕｄｅａｎｄｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆｉｔｓｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｐｉｘｅｌｓ．Ｔｈｅｎａｎａｄａｐｔｉｖｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｍａｇｅｂａｃｋｔｏａｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎａｌａｒｇｅｓｅｔｏｆｉｍａｇｅｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌ－ｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｄａｐｔｉｖｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｒａｐｉｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ；ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｌｕｍｉｎａｎｃｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ；ｌｏｃａｌｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｃｏｌｏｒｒｅｓｔｏｒａ－ｔｉｏｎ；ｒａｐｉｄ
０ 引 言
图像增强是图像处理重要的组成部分，其根据应
用要求突出图像中感兴趣的部分，同时减弱或去除不
需要的信息，将原图像转换为一种更适合于人眼观察
和计算机分析处理的形式。传统的增强方法有基于
空域的直方图均衡化、同态滤波以及基于变换域的多
尺度增强［１］等。这些方法主要是增强图像的边缘等
高频信息，同时抑制噪声的放大，但缺乏对颜色信息的考虑。而在自然界和人们的日常生活中，接触的大多数是彩色图像。近年来，由于人类视觉系统在处理图像信息上近乎完美的特性，越来越多的学者模仿人眼视觉系统，提出基于人眼视觉特性的图像增强算法［２］，其中ＬａｎｄＥ．Ｈ．等提出了基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的图像增强算法［３－５］，受到了广泛的关注。一般来说Ｒｅｔｉｎｅｘ算法能够获得较好的彩色图像增强效果，但也存在一些不足。当图像和“灰度世界”假设冲突时，处理的图像