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基于Retinex理论JPEG2000压缩图像增强方法

光子学报 2012年第2期41卷 200-204页

作者：储昭辉汪荣贵张璇张新龙合肥学院数学与物理系合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

在增强压缩图像过程中,采用传统图像增强方法存在细节恢复困难,易产生块状效应等局限性,针对此问题,本文将Retinex理论引入JPEG2000压缩框架中,提出一种新的JPEG2000压缩图像增强方法.它将小波变换后的低频系数看作入射光分量,高频系数... 详细信息

在增强压缩图像过程中,采用传统图像增强方法存在细节恢复困难,易产生块状效应等局限性,针对此问题,本文将Retinex理论引入JPEG2000压缩框架中,提出一种新的JPEG2000压缩图像增强方法.它将小波变换后的低频系数看作入射光分量,高频系数看作反射光分量,通过对低频系数进行两次非线性映射,来调整场景光照的动态范围;通过调整高频系数,提高对比度,实现图像细节的整体拉升;通过判断各子块的活动性,自适应来修改亮度量化表,达到可以保留更多的细节,抑制块状效应的目的.实验结果表明,该算法在增强效果、压缩质量等方面都有着较好的优势.

关键词：图像增强 Retinex理论 jpeg2000压缩小波变换亮度量化表

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基于Retinex理论的小波域图像增强方法研究

基于Retinex理论的小波域图像增强方法研究

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作者：储昭辉合肥工业大学

学位级别：硕士

图像增强作为图像处理中重要的预处理手段,由于其应用广泛,受到人们的广泛重视。所谓图像增强,是指有目的地强调图像像素的整体或局部取值特性,以改善图像视觉效果或满足特殊分析的需要。Retinex理论及相关算法是图像增强的新思路,其理... 详细信息

图像增强作为图像处理中重要的预处理手段,由于其应用广泛,受到人们的广泛重视。所谓图像增强,是指有目的地强调图像像素的整体或局部取值特性,以改善图像视觉效果或满足特殊分析的需要。Retinex理论及相关算法是图像增强的新思路,其理论基础是色彩的恒常性,它通过模拟人眼观察场景的方式,恢复因图像采集设备限制而丢失的场景细节,达到增强图像对比度,还原物体真实色彩的目的。本文以Retinex算法为研究重点,通过对传统的Retinex算法的分析,利用小波变换多分辨率的特点,提出了一种新的Retinex算法,并将Retinex理论引入JPEG2000压缩框架,用以增强JPEG2000压缩图像。文章主要内容如下：1、通过从像素比较路径选择的角度出发,分析了Retinex算法一些常用的计算策略,包括基于随机路径的Retinex算法、基于迭代计算的McCann's Retinex算法、基于中心环绕的Retinex算法,并进行了实验对比分析。然后对经典Retinex计算方法进行了分析,指出Retinex算法的特点和局限性,并在实验中得到验证。2、针对传统图像增强方法在图像增强的同时不能有效抑制噪声这一问题,本文根据小波变换多分辨率的特点,在Retinex理论基础上提出了图像亮度与噪声双估计模型的图像增强的新方法。该算法将图像小波分解后的低频系数进行波动抑制,对高频系数通过多子带独立系数模型进行亮度估计,同时使用不同的软-硬估计法对图像的噪声进行抑制。该方法不但能有效的提取图像的亮度信息,而且进行图像增强的同时能有效的抑制图像的噪声,且对于不同的雾天天气具有良好的自适应性。3、在研究现有压缩图像增强算法的基础上,将Retinex理论引入到JPEG2000压缩框架中,达到增强JPEG2000压缩图像的目的,具体做法分为两个步骤：Retinex增强和改进亮度量化表。首先以Retinex理论为基础,将小波变换的低频系数看作入射光分量,高频系数看作反射光分量,通过修改低频系数来调整场景光照,修改高频系数来提高图像的对比度;然后通过判断各子块的活动性,自适应来修改亮度量化表,达到可以保留更多的细节,抑制块状效应的目的。

关键词：图像增强 Retinex理论小波变换多分辨率分析 JPEG2000压缩框架亮度量化表

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Retinex理论及其在压缩域图像增强中的应用研究

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作者：张璇合肥工业大学

学位级别：硕士

Retinex图像增强方法是近年来研究较为热门的图像增强方法,该方法以人类视觉系统的色彩恒常性为理论基础,通过模拟人眼观察场景的方式,恢复因图像采集设备限制而丢失的场景细节,达到增强图像对比度,还原物体真实色彩的目的。本文以Reti... 详细信息

Retinex图像增强方法是近年来研究较为热门的图像增强方法,该方法以人类视觉系统的色彩恒常性为理论基础,通过模拟人眼观察场景的方式,恢复因图像采集设备限制而丢失的场景细节,达到增强图像对比度,还原物体真实色彩的目的。本文以Retinex方法为研究重点,在分析Retinex计算模型的基础上,提出一种新的Retinex算法,并将Retinex理论引入JPEG压缩框架,用以增强JPEG压缩图像。文章主要内容如下: 1、深入研究Retinex理论的计算模型,通过对Retinex理论进行数学公式上的分析,指出Retinex算法的特点和局限性,并在实验中得到验证;在以上研究的基础上,从像素比较路径选择的角度出发,分析了随机路径Retinex、Frankle-McCann Retinex、MSR和RSR四种经典Retinex算法,提供一种新的Retinex研究思路。 2、通过对Retinex算法局限性的分析,提出一种基于无限冲击响应(IIR)低通滤波的Retinex算法,该算法采用二维比较路径选取像素点进行比较,用线性迭代的方式降低计算复杂度;通过在照度估计过程中记录边界点信息,以防止边界两边明暗差异很大的像素点相互影响,达到消除“光晕伪影”的目的。同时针对现有的Retinex算法不能自适应选择参数的局限性,将IIR低通滤波Retinex与实数编码的遗传算法相结合,在CIELab色彩空间对参数进行进化调整。经过不同特点图像的处理结果表明:该算法对不同光照条件,不同成像条件的图像,都能够选择出合适的参数进行增强,处理后的图像细节清晰,色彩真实。 3、在研究现有压缩域图像增强算法的基础上,将Retinex理论加入到JPEG编码过程中,达到增强JPEG压缩图像的目的,具体做法分为两个步骤:Retinex增强和改进亮度量化表。首先以Retinex理论为基础,将DCT系数的DC系数看作入射光分量,AC系数看作反射光分量,修改DC系数以调整场景光照,修改AC系数以提高图像对比度;然后判断宏块的活动性,自适应修改亮度量化表,达到保留增强细节,抑制块状效应的目的。

关键词：图像增强 Retinex理论 IIR低通滤波遗传算法 JPEG压缩 DCT变换亮度量化表

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