自动亮度调整算法在数码照片优化中的应用
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更新于2024-08-10
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"本文主要探讨了图像亮度自动调整的理论与实践,特别关注在曝光不足条件下的照片优化。作者徐小东在导师彭群生的指导下,针对数码照片处理中的一个重要问题——亮度调整进行了深入研究,提出了两种全新的全自动算法。
文章首先介绍了背景,指出随着数码相机的普及,虽然自动拍摄模式已经很常见,但仍然存在曝光不足的问题,尤其是在光线较差或背光情况下。目前市场上的解决方案,如DxO和Adobe Lightroom,价格昂贵且算法不透明,因此开发自主知识产权的亮度调整算法具有重要价值。
文章提出的第一个算法是基于点的图像亮度调整,该算法能够快速处理常规尺寸的图片,且能充分利用图像亮度的动态范围。算法包括全局亮度映射、线性对比度增强以及非线性亮度压缩两部分,再结合自适应双边滤波器,对图像细节进行微调,以增强局部对比度或抑制噪声。此外,为解决色彩偏移问题,作者提出了一种快速的扩展算法。
第二个算法则是在梯度域上进行调整,通过图像分割和泊松方程求解,实现对每个区域的独立调整,从而获得更理想的亮度调整效果。这种方法虽然计算速度较慢,但能提供更为精细的调整结果。
这两种算法分别适用于实时处理和高质量调整的需求,对于提升数码照片的视觉效果具有显著作用。关键词包括自动图像增强、自动亮度调整、对比度增强、噪声控制以及梯度域处理,显示了研究的核心内容。
这篇硕士学位论文对数字图像处理领域做出了贡献,不仅提出了实用的算法,也为未来的研究提供了新的思路和技术基础。"
2021-08-05 上传
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黎小葱
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