图像增强算法综述：小波变换至GAN的发展与应用

数字图像分析与理解是一门重要的专业课程，它关注图像处理中的关键问题，特别是在图像质量的提升方面。本篇论文主要探讨了图像增强算法的综述，特别是针对六个广泛应用领域进行深入分析：直方图均衡、小波变换、偏微分方程、Retinex理论、模糊理论以及生成对抗网络（GAN）在图像增强中的作用。 1. **直方图均衡**：这是一种基本的图像增强技术，通过对图像的像素值分布进行调整，使整个图像的灰度级均匀分布，从而改善图像的对比度，使图像中的细节更加明显。 2. **小波变换**：利用小波分析的多尺度和方向特性，可以更好地分离图像的不同特征，如纹理和边缘，进而实现局部细节的增强，同时保持图像的整体结构。 3. **偏微分方程**：这种方法通过数学模型模拟人眼视觉系统，通过求解偏微分方程来优化图像的亮度、对比度和色彩，以增强图像的自然感和视觉吸引力。 4. **Retinex理论**：源自视觉生理学，它假设人眼看到的场景是由两个成分组成——反射和照明。基于此理论的图像增强算法旨在恢复这两者，从而增强图像的细节和色彩一致性。 5. **模糊理论**：模糊逻辑用于处理图像中的噪声和不清晰部分，通过模糊运算降低噪声的影响，提高图像的清晰度。 6. **生成对抗网络（GAN）**：作为一种深度学习方法，GANs通过训练生成器和判别器模型，生成接近真实图像的新图像，增强效果取决于模型的复杂性和训练数据的质量。 论文作者结合人眼视觉特性，设计了一系列改进算法，旨在在增强图像对比度的同时，保持图像的自然性，信息的完整性，并尽可能地最大化信息熵，以提升图像的整体质量。通过实施11种典型的图像增强算法，并采用主观和客观的评价标准，作者对比了各种算法的优缺点，以便深入理解其适用范围和局限性。 这些研究对于图像增强技术的发展具有重要意义，不仅推动了该领域的学术进步，而且有助于将其应用于军事和民用领域的多个实际应用场景，如遥感、医学成像、安防监控和计算机视觉等，显著提升图像处理的效率和效果。