人眼视觉感知驱动的井下图像增强算法

"基于人眼视觉感知驱动的井下图像增强算法" 本文主要探讨了一种针对煤矿井下低照度图像的对比度增强算法，该算法借鉴了人眼视觉感知特性，旨在解决传统方法在处理此类图像时存在的问题，如动态范围压缩不足、亮度调整不佳以及对比度增强不理想等。井下环境的特殊性，如空间狭小、光照不均匀等，使得图像处理面临诸多挑战，包括图像光场不均、整体灰度偏低、动态范围大，以及阴影和高光区域的细节难以分辨。 论文中提到，过去的图像增强方法包括小波阈值去噪与直方图均衡化结合的方法、基于同态滤波的处理、引导滤波与单尺度Retinex算法的应用，以及面向彩色图像的梯度域调整等。这些方法各有其优势，但可能在某些方面存在不足，如处理复杂度高或对图像细节保护不足。 提出的新型算法首先依据人眼亮度掩蔽特性将图像划分为不同的视觉区域。人眼在不同亮度下的对比度感知能力不同，这一特性被用于指导图像的非线性亮度映射。通过非线性调整，图像的不同区域可以得到不同程度的增强，适应人眼对不同亮度的敏感度。然后，调整后的各个区域被组合以形成新的图像，从而在整体上增强图像的对比度，同时保护图像的细节信息。 实验结果证实了这种方法的有效性，它能显著增强井下低照度图像的对比度，改善图像的视觉效果。与现有方法相比，该算法在保护图像细节和增强对比度方面表现出优越性，对于提高井下图像的质量和后续的图像识别与处理具有积极意义。 该研究提供了一种新的视角来处理井下图像增强问题，利用人眼视觉感知特性，实现了更符合人类视觉体验的图像处理效果。这对于矿井安全监控、设备检测等实际应用具有重要的理论价值和实践意义。