基于小波变换的低照度图像增强算法浅析论文

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1、Xxxxx大学课程名称：高级数字信号处理论文题目:基于小波变换的低照度图像增强算法浅析XXXXXX姓名:学号：XXXXXXXXX院系：电子信息工程学院基于小波变换的低照度图像增强算法浅析摘要：小波的运用H渐成熟，在图像处理领域的应用也越来越广泛。本文主要对低照度图像增强算法的发展以及当前国内外最新算法的简要阐述。针对低照度图像暗、对比度低，并且存在大量黑暗连通区的特点，提出了一种基于小波系数融合的低照度图像增强算法，该算法对图像的低频和高频信息分别用空域法和频域法进行处理。该方法在处理低照度图像的过程中，在调节图像动态范围和增强图像细节的同时，也达到了对高频信息降噪的目的

2、。通过该算法处理，能有效的减少拍摄图像所需的曝光时间。此为当前对低照度增强的最新也是最好的算法。本文主要通过着眼于图像经过处理述原后与原始图像的清晰度对比，从而显示出低照度图像增强算法的发展。关键词：低照度；图像增强；暗区分割；小波变换Abstract：Theuseofwaveletmature,alsomoreandmorewidelyappliedinthefieldofimageprocessing.Thisarticlemainlytothedevelopmentoflowilluminationimageenhancementalgorithmaswellast

3、hecurrentdomesticandforeignlatestalgorithmbrieflyinthispaper.Againstthedarknessandlowcontrast,lowilluminationimagecharacteristicsandtherearemanydarkconnectedarea,thispaperproposesalowilluminationimageenhancementbasedonwaveletcoefficientfusionalgorithm,thealgorithmofimageoflowfrequencyandh

4、ighfrequencyinformationseparatelyintheairspaceandfrequencydomainmethodforprocessing.Intheprocessofthismethodinthetreatmentoflowilluminationimage,inregulatingimagedynamicrangeandenhanceimagedetailsatthesametime,alsoachievethegoaloftheinformationofhighfrequencynoisereduction.Throughprocessi

5、ng,thealgorithmcaneffectivelyreducetheexposuretimerequiredforthefilmimage.Thisisthecurrentoflowilluminationenhancementofthelatestandbestalgorithm.Inthispaper,byfocusingontheimageafterprocessingreductioncomparedwiththeclarityoftheoriginalimage,whichshowsthatthedevelopmentoflowilluminationi

6、mageenhancementalgorithm.Keywords：lowillumination;Imageenhancement;Darkareasegmentation;Thewavelettransform0引言首先，传统算法存在噪声过强的问题，于是提出了基于小波分析的图像增强算法。于是在小波多尺度分析的基础之上，传统算法对图像的多尺度分解得到的小波系数进行缩减去噪，然后在不同尺度上对各分解系数做不同程度上的增强；对同一尺度的系数进行非线性处理增加对比度；增强低频子带图像的对比度以保证整体的增强效果。此方法在一定程度上确实有效的增强了低对比度图像，减小了噪声的增强

7、幅度，但是为了追求各方面的增强，致使细节信息的丢失，图像的清晰度并未得到改善。接着，随着小波的发展，对上面的传统问题作出了一定的改善。因为针对光照不足或者均匀性较差的图像，传统的增强算法很容易导致敏感细节信息的丢失或者高亮度信息饱和等一系列问题，对此提出了基于小波的又一低照度增强算法，对传统的不同频率特性采用不同的增强系数改善成为分层处理达到图像增强的目的。经过实验证明，该算法在增强图像对比度的同时更多的保留了场景细节信息。使处理还原的图像的清晰度在一定程度上得到了改善。从之前两个方法可以得出，两种算法尤其第二种虽然在完善传统