视网膜特性驱动的高动态范围彩色图像自适应增强算法

本文档探讨了一种创新的高动态范围（HDR）彩色图像自适应增强方法，发表于2012年4月的《北京理工大学学报》。该研究由吕丽丽、高昆、邵晓光和倪国强四位作者共同完成，他们来自北京理工大学光电学院。他们的工作主要基于人眼视觉特性，尤其是视网膜的高动态范围亮度适应和视觉通路中的侧抑制竞争机制。 首先，研究者提出了一种针对降质图像的处理策略，采用了修正的TAN函数进行全局亮度的自适应映射。这种函数旨在根据图像的实际亮度状况动态调整映射关系，使得过亮或过暗的区域能够得到适当的补偿，从而提高整体的视觉舒适度。这一步骤对于处理高动态范围图像，即在不同亮度层次下都能清晰显示的图像，至关重要。 接着，他们改进了视网膜上经典的ON/OFF双拮抗响应模型，引入了中心兴奋/抑制因子。这种因子模拟了人眼神经元网络中复杂的信号处理过程，通过侧抑制机制增强了图像的局部细节。侧抑制是指在神经网络中，某些神经元会抑制与其紧密相关的邻居神经元的活动，这有助于增强对比度，使图像中的关键特征更加明显。 实验结果显示，这种方法能够有效地调整图像的亮度范围，强化细节信息，同时保持原有的色彩准确性。这意味着，即使在光照条件极端的情况下，增强后的图像也能呈现出更自然、更具吸引力的视觉效果。这对于机器视觉应用，如自动驾驶、无人机监控和医学成像等领域具有重要意义，因为这些场景经常面临极端的光照变化。 关键词包括“机器视觉”、“全局亮度自适应”和“侧抑制网络”，反映出文章的核心技术内容和研究重点。整个研究不仅深入理解了人眼视觉机制，还将其应用于图像处理技术中，为提高图像质量提供了新的理论支持和实践指导。通过这种方式，研究人员不仅推动了计算机视觉领域的进展，也为其他领域的图像处理提供了一种高效且符合人类视觉感知的方法。