文献类型：期刊文章

作　　者：靳阳阳[1] 韩现伟[1] 周书宁[1] 张世超[1]

JIN Yang-Yang;HAN Xian-Wei;ZHOU Shu-Ning;ZHANG Shi-Chao(School of Physics and Electronics,Henan University,Kaifeng 475001,China)

机构地区：[1]河南大学物理与电子学院,开封475001

出　　处：《计算机系统应用》

年　　份：2021

卷　　号：30

期　　号：6

起止页码：18-27

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理,增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度,抑制不必要的细节信息,改善图像的质量,使其符合人眼的视觉特性.首先,本文从图像增强算法的基本原理出发,归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法,并讨论了它们的改进算法.然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比,分析了它们的优势和劣势.最后,对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望。

关 键 词：图像增强 直方图均衡 小波变换 微分方程 RETINEX理论 深度学习  

分 类 号：TP391.41]