自适应图像亮度调整与梯度域优化算法

"梯度域调整-边界层理论" 在图像处理领域，亮度调整是一个关键步骤，尤其对于彩色图像增强和去噪来说至关重要。本篇硕士学位论文由徐小东撰写，指导教师为彭群生教授，专业为应用数学，研究重点在于提出自动、快速的图像亮度调整算法。随着数码相机的普及，曝光不足或效果不佳的照片经常出现，因此，对图像质量提升的需求日益增加。 论文首先介绍了图像亮度调整的历史和挑战，早期的算法往往过于简单，无法提供理想的效果，而复杂算法则计算量大，使用不便。针对这一问题，作者提出了两种全自动的亮度调整算法。 第一种算法基于点操作，能够实现实时处理常规尺寸图像。它利用全局亮度映射算子来扩大图像的动态范围，包括先用线性算子增强曝光不足区域的对比度，再用非线性算子压缩高亮区域的亮度。此外，还引入了一个自适应的双边滤波器，可以根据图像的局部特性来增强对比度或抑制噪声。对于彩色图像可能出现的色彩偏移问题，论文提出了一种快速扩展算法，以确保色彩的准确还原。 第二种算法则是基于梯度域的调整策略。这种方法首先对图像进行分割，然后对每个区域单独调整亮度，利用梯度信息作为约束，通过求解泊松方程来优化边界，从而得到更平滑且对比度增强的图像。尽管这种方法的计算速度相对较慢，但它能提供更高质量的调整结果。 这两种亮度调整算法各有优势，第一种适合实时应用，能显著改善图像质量，而第二种梯度域方法虽然速度较慢，但能产生更理想的视觉效果，满足不同用户的特定需求。 关键词涉及到自动图像增强、自动亮度调整、对比度增强、噪声控制以及梯度域处理，这些都是图像处理领域的核心概念。通过对这些技术的深入研究和创新，论文为提升数字图像处理效果提供了新的解决方案。