小波变换自适应增强算法提升图像细节

本篇论文研究了一种基于小波变换的自适应图像增强算法，由崔冲和丁建华两位作者在大连海事大学信号与图像处理研究所提出。他们针对图像中存在的微弱纹状物或点状物问题，这类图像由于光照、设备等因素影响，可能存在噪声、灰度对比度低等问题，导致识别困难。传统的全局性图像增强算法，如直方图变换和直方图均衡可能无法有效提升这类图像的清晰度。 论文的核心思想是利用小波变换技术，通过分析图像中不同频率的变化来实现自适应增强。首先，小波变换能够分解图像为不同频率成分，这样可以精确地分离出那些微弱的纹状物和点状物。然后，通过自适应调整求均值的邻域窗口大小，对于变化缓慢的信号（如微弱纹状物）给予适当的放大，提高其对比度，同时保持快速变化信号的细节。这种方法能够确保在增强图像的同时，不破坏原有的图像信息。 文中提到的基本原理涉及一维数据信号的处理，通过对原始信号中的缓变部分进行求均值并计算差值，实现信号的增强。这种自适应放大策略允许放大系数A根据信号的特性动态变化，以达到最佳的增强效果。最后，算法被扩展到二维图像上，通过对每个像素点的(2M+1)(2N+1)邻域内的像素求均值，形成完整的图像增强过程。 这篇论文提供了一种有效的图像增强方法，特别适用于处理含有微弱细节的图像，通过小波变换和自适应放大技术，改善了图像的整体质量和可识别性，为后续的图像处理和分析奠定了基础。