局部统计与减背景法：不均匀亮度图像增强新策略

本文主要探讨了"不均匀亮度图像的增强"这一主题，由作者汤晓春在华中科技大学数学系完成。研究关注的是图像在获取过程中由于光照条件和器材因素导致的亮度不均问题，这是图像质量退化的一种常见现象，可能导致整体偏暗或偏亮，对比度不足，影响后续的图像处理和分析。 论文的核心思想是利用图像灰度的全局和局部平均值以及方差的关系来识别图像的亮暗部分。首先，通过对图像进行分割，将其分为亮度较高的亮部和较低的暗部。然后，针对这两部分分别采用自适应对比度增强技术，这种方法能够根据图像局部特性进行增强，避免全局方法可能导致的细节丢失。对于暗部，可能还会进行乘常数处理以进一步改善对比度。 在增强处理后，作者采用了减去背景的方法来进一步优化图像，这种方法有助于消除背景噪声并提高图像清晰度。为了评估方法的有效性，文章将新提出的处理方法与传统的线性拉伸、直方图均衡化等全局增强方法进行了对比，并且与文献[2]中提到的同态滤波和减去背景法进行了比较。结果显示，新的局部统计增强结合减去背景法能更有效地校正亮度不均，增强图像对比度，从而提升图像的整体视觉效果。 具体实现步骤包括： 1. 全局和局部统计分析：计算图像的全局平均值和方差，作为亮度划分的基础。 2. 图像分割：依据统计特性，将图像划分为亮部和暗部。 3. 自适应增强：对亮部和暗部应用不同的对比度增强算法，确保局部细节的保留。 4. 乘常数处理：针对暗部可能进行额外的处理，增加对比度。 5. 减去背景：通过减去背景噪声，进一步优化图像质量。 6. 比较与评估：与传统方法和已有的局部增强算法在信噪比(SNR)和峰值信噪比等指标上进行对比，验证新方法的优势。 这篇文章提供了一种创新的图像增强策略，旨在解决亮度不均问题，为图像处理和解读提供了更为精确和高效的手段。通过结合局部统计分析和减去背景的策略，研究者展示了如何显著改善图像的视觉表现，这对于许多依赖于图像质量的领域，如医学成像、遥感和计算机视觉都具有重要的应用价值。