光照不均图像增强方法综述：策略与改进

本文是一篇关于光照不均图像增强方法的研究论文，主要关注于图像采集过程中由于环境光照条件差或物体表面受光不均导致的图像质量问题。论文首先概述了图像光照不均问题的普遍性，强调了解决这个问题的重要性，特别是在数字化和计算机视觉领域中的应用。 研究者分析了几种常见的图像增强方法，包括： 1. **灰度变换法**：以直方图均衡化为代表，这种方法通过调整像素值分布，使图像的整体亮度更加均匀，适用于对比度较低、细节丢失的情况。直方图均衡化通过对像素强度进行线性变换，确保在整个灰度级范围内达到较好的视觉效果。 2. **照明-反射的同态滤波法**：这种基于物理模型的方法利用图像的照明和反射特性，对图像进行复原，有助于提高图像的对比度和细节。同态滤波器通常用于去除噪声和改善光照不均区域，但可能会引入一些伪影。 3. **Retinex增强方法**：Retinex理论源于人眼视觉系统，它假设每个像素的亮度是其局部光照和反射率的乘积。通过分离这两个因素，可以恢复图像的局部对比度，尤其在复杂的光照条件下表现良好。 4. **梯度域增强方法**：这种方法关注图像的边缘和纹理信息，通过调整图像的梯度来改善光照效果。例如，局部对比度增强或结构保留的增强算法可以在保持图像纹理的同时改善光照。 论文对比了这些方法在实际应用中的处理效果，指出每种方法的优点和局限性，如直方图均衡化可能过于增强亮度而丢失细节，Retinex方法对于复杂光照场景效果较好，但计算量大。梯度域增强则更注重保持图像的原始结构。 最后，作者提出了一些改进方向，可能涉及结合多种方法的优势，开发更为智能和自适应的光照不均图像增强算法，或者考虑光照模型的精确度和计算效率之间的平衡，以便在实际应用中取得更好的性能。 整篇文章围绕图像增强技术在光照不均图像处理中的应用进行了深入探讨，为后续研究者提供了有价值的技术参考和研究方向。通过阅读这篇论文，读者可以了解到不同增强方法的工作原理，以及如何根据实际需求选择最合适的策略。