自动亮度调整算法在数码照片优化中的应用

"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。"