对数图像处理新模型及其应用研究

摘要

对数图像处理模型已经广泛的形成并且应用于图像处理的很多领域,包括边缘检测、图像增强和图像恢复等等。本文针对随机缺陷版图图像的预处理和航拍影像去雾处理技术,对该类模型及其应用做了详细的研究。
　　本文首先介绍相关的对数图像处理模型及其应用发展。其次,基于SLIP(Symmetric Logarithmic Image Processing)模型,提出一种SLIP模型的图像增强新算法。该算法既能以反射光图像的模式对图像进行增强,又能以透射光图像的模式对图像进行增强。通过主观评价和熵增强方法(EMEE, Evalution Measure of Enhancement by Entropy)客观评价,结果表明该算法不仅能增强图像的细节,还能提升图像整体对比度。然后,对雾天降质图像进行分析研究,提出基于S LIP模型的视频图像二次去雾方法。该方法是将雾天降质图像清晰化的两类算法结合起来,在物理模型一次去雾的基础上,对每帧视频图像进行I分量S LIP图像增强的二次去雾处理,从而实现视频图像清晰化的目的。
　　最后,针对目前人类视觉系统很大的变化性以及对图像需求不同,提出一种新的PSLIP(Parameterized Symmetric Logarithmic Image Processing)模型。该模型建立了一种可以处理图像负值部分的带参数的对称结构,同时该模型很好的综合了PLIP模型对图像中感兴趣的部分进行自适应调整的特性和 S LIP模型可以同时处理反射光图像和透射光图像的特性。为了验证该模型的有效性,将该模型应用于边缘检测和图像增强中,形成PSLIP边缘检测和PSLIP图像增强算法。结果表明,其边缘检测和图像增强的效果均优于现有的对数图像处理模型的。

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第一章 绪论

1. 1 研究背景与意义

1. 2 国内外研究现状

1. 3 本文研究内容

1. 4 本文结构安排

第二章 对数图像处理模型介绍

2. 1 概述

2. 2 相关对数图像处理模型介绍

2. 3 对数图像处理模型的应用介绍

2. 4 本章小结

第三章 基于SLIP模型的图像增强新算法

3. 1 概述

3.2 基于SLIP模型的图像增强算法

3. 3 实验结果评价与分析

3. 4 本章小结

第四章 基于SLIP模型的视频图像二次去雾方法

4. 1 概述

4. 2 视频图像去雾方法

4. 3 实验结果评价与分析

4. 4 本章小结

第五章 PSLIP新模型及其应用研究

5. 1 概述

5.2 PSLIP新模型

5.3 PSLIP模型和现有的对数图像处理模型特性比较

5.4 PSLIP模型应用于边缘检测的实验与分析

5.5 PSLIP模型应用于图像增强的实验与分析

5. 6 本章小结

第六章 总结与展望

6. 1 总结

6. 2 展望

致谢

参考文献

研究生在读期间的研究成果