国内外对图像增强算法的研究论文

本文介绍一篇基于去雾算法的低亮度图片增强算法（FAST EFFICIENT ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF LOW LIGHTING VIDEO）。 该论文的作者观察到反转的低亮度图片（inverted image）具有与有雾图片类似的性质，比如： 以上两条性质是有雾图片特有的性质。 因此，我们可以运用成熟的去雾算法来进行低亮度图片的增强。 具体地做法如下： 其中， 是大气的亮度， 是相机获取到的图像亮度， 是原始图像或场景的亮度。 基于[1] , 我们可以得到：其中 是大气的散射系数， 是像素 的景深。其中 在算法中设置为0.8， 是中心位于 的一个小区域，在算法中设置为9。 为了获取大气的亮度，作者选取了图像中RGB通道中最小值里最大的100个像素，然后选取这些像素中RGB值相加最大的像素值最为 的估计值。这里需要注意，我们需要增强的区域是位于前景的物体，例如房子、车子等物体，同时需要避免过度增强背景区域，像天空等。 所以，这里我们需要根据图片内容的不同，自适应地调节 ，从而重点增强前景的内容。因此，这里引入了一个中间变量：然后，需要恢复的图片 可由下式计算得到：[]论文还介绍了如何加速视频的方法，由于不是该博客的研究重点，故而忽略，有兴趣的朋友可以查看原文。

在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。