一种新型图像增强算法：直方图均衡化与MSRCR结合

"本文介绍了一种新的图像增强算法，该算法结合了直方图均衡化（HE）和多尺度Retinex算法与色彩恢复（MSRCR），旨在优化集成电路（IC）真实缺陷形貌图的缺陷特征提取。该方法首先分别应用HE和MSRCR对彩色图像进行增强，然后通过特定的图像融合规则对处理结果进行加权融合，以达到最佳的图像质量和信息熵。实验结果显示，这种改进的算法能够显著提升图像的亮度、对比度和细节，对于彩色图像的增强效果良好，特别适合于IC缺陷的检测和特征提取，具有较高的通用性。" 在图像处理领域，图像增强是一项重要的技术，其目标是改善图像的质量，突出图像中的关键信息，便于分析和识别。直方图均衡化是一种经典的图像对比度增强技术，它通过对图像像素值的分布进行调整，使得图像的整体灰度级分布更加均匀，从而提高图像的对比度。然而，这种方法可能会导致原始图像的信息熵下降，即图像的细节信息可能丢失。 Retinex算法则是基于人眼视觉系统理论的图像处理方法，它能够有效地增强图像中的暗部细节，但也存在一些问题，如亮部过曝（泛白）、颜色失真以及对比度不足。多尺度Retinex算法与色彩恢复（MSRCR）则是在Retinex基础上的一种改进，它试图恢复图像的原始色彩，同时减少过曝和对比度低的问题。 本文提出的新型图像增强算法，巧妙地结合了HE和MSRCR的优点，通过先分别应用这两种算法，然后进行图像融合，以找到最佳的权重组合，从而在增强对比度的同时，保持图像的信息熵，提升图像的整体视觉效果。实验表明，这种方法对于IC缺陷的特征提取尤为有效，能更好地呈现缺陷细节，为后续的目标检测和特征提取提供支持，且适用于不同类型的彩色图像，展现了良好的适应性和实用性。 关键词涉及的领域包括图像增强技术，直方图均衡化的应用，Retinex算法的理解与优化，图像融合策略，以及在IC缺陷特征提取中的具体应用。此研究对于理解和改进图像处理技术，尤其是在工业检测和缺陷分析中的应用具有重要意义。