基于偏微分方程的可見光圖像增強(qiáng)方法及實現(xiàn).pdf

1、圖像信息已經(jīng)成為我們認(rèn)識和了解世界的豐要手段和重要途徑，圖像信息處理也應(yīng)用于人們生活和工作的各個方面。圖像增強(qiáng)處理作為其中的重要組成部分，成為研究學(xué)者們的豐要研究對象。本文主要研究基于偏微分方程的可見光圖像增強(qiáng)方法及實現(xiàn)過程。針對圖像處理領(lǐng)域中的一些重要與熱門的難點(diǎn)問題，通過分析偏微分方法的基本理論知識，結(jié)合圖像增強(qiáng)方法，解決了實際工程應(yīng)用中的難題。
　　本文首先闡述了偏微分方程方法應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域中的研究背景和課題的研究意義，

2、同時簡要敘述了結(jié)合該方法的圖像處理在國內(nèi)外的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，分析了該方法的圖像處理優(yōu)勢。簡單列舉幾種圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域中較為常用的傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)技術(shù)方法，并通過實驗分析各種方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。本文的研究重點(diǎn)是基于偏微分方程的可見光圖像增強(qiáng)方法。圖像的增強(qiáng)處理作為承前啟后的重要步驟，主要針對可見光圖像幾方面的降質(zhì)原因進(jìn)行圖像效果改善。首先，本文分析討論了最早應(yīng)用于圖像去噪領(lǐng)域非線性各向異性擴(kuò)散模型—P-M模型，針對其在圖像去噪處理的同時導(dǎo)致圖像

3、邊緣模糊的不足，使改進(jìn)的模型有效的濾掉噪聲干擾并能保留目標(biāo)圖像的邊緣信息。然后對于基于梯度場均衡化的對比度增強(qiáng)方法的不足，提出在增強(qiáng)圖像對比度和圖像亮度的處理方法上，結(jié)合偏微分方法和可調(diào)直方圖均衡化的增強(qiáng)方法，增強(qiáng)圖像中紋理細(xì)節(jié)的同時有效改善了圖像的亮度視覺效果。在數(shù)值求解過程中，采用有限差分法進(jìn)行離散，并結(jié)合熱方程大大減少了計算量，縮短了運(yùn)行時間。將改進(jìn)的基于偏微分方程的可見光圖像增強(qiáng)方法移植到硬件平臺上時，結(jié)合硬件平臺的特點(diǎn)做了比較