全自动图像亮度调整：点处理与梯度域方法

"基于点的图像亮度调整-边界层理论"这一篇硕士学位论文主要探讨了在数字图像处理领域中，针对图像亮度自动调整的问题。作者徐小东在浙江大学理学院攻读应用数学硕士学位期间，针对数码产品广泛应用背景下，用户对曝光不足照片质量提升的需求，提出了两种全自动的图像亮度调整算法。 首先，作者提出了一种基于点的图像亮度调整方法。这种方法注重实时处理，针对800×600分辨率的图像，处理时间短至不到0.3秒。通过全局的亮度映射，该方法分为两步：首先使用线性算子增强曝光不足区域的对比度，以揭示细节；然后采用非线性亮度压缩算子，对高亮区域进行控制，避免过度曝光。为了保持图像局部细节的完整性，作者引入自适应双边滤波算子，能够根据原始图像特征动态增强局部对比度或抑制噪声。针对彩色图像可能出现的色彩偏移问题，论文还提供了快速有效的扩展算法。 其次，为了满足不同用户需求，论文还介绍了一种在梯度域上的调整算法。这种方法通过对图像进行分割，针对每个区域独立进行调整。通过约束调整后的梯度，利用泊松方程求解，这种方法虽然速度较慢，但能够提供更为精细和理想化的调整结果。 这两种自动亮度调整算法各有优势：基于点的方法适用于实时场景，快速改善图像质量；而梯度域调整则侧重于更高质量的输出，适合对图像精细调整的需求。论文的关键点包括自动图像增强、自动亮度调整、对比度增强、噪音控制以及梯度域处理技术的应用。这项研究对于提升数码图像处理的效率和效果具有重要意义，体现了理论与实际应用的结合。