【摘 要】
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图像信息获取的场景复杂,直接制约和影响图像信息的采集和图像数据质量。在常见的强弱光环境、光照不均匀环境或光源色温变化场景下,成像系统所采集的图像会出现清晰度下降、灰度分布不均衡以及颜色失真等问题,严重影响图像辨识及其内容理解,常导致图像后期处理中图像分割、目标检测与识别的困难。因此,研究复杂场景下图像采集的质量衰退机制,构建改善图像质量的图像增强方法,对图像的产业化创新应用具有重要的理论价值和工程
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图像信息获取的场景复杂,直接制约和影响图像信息的采集和图像数据质量。在常见的强弱光环境、光照不均匀环境或光源色温变化场景下,成像系统所采集的图像会出现清晰度下降、灰度分布不均衡以及颜色失真等问题,严重影响图像辨识及其内容理解,常导致图像后期处理中图像分割、目标检测与识别的困难。因此,研究复杂场景下图像采集的质量衰退机制,构建改善图像质量的图像增强方法,对图像的产业化创新应用具有重要的理论价值和工程应用前景。本文所研究的复杂场景是指多个影响成像质量的关键场景要素同时发生变化的成像环境。本文在系统分析复杂场景图像质量衰退机制的基础上,针对复杂场景成像中引发图像质量衰退的光照强度、光照均匀性以及光源色温等关键要素,创新提出了适应复杂场景的图像增强机制和成像质量改善方法,主要研究工作如下:（1）通过全面解构复杂场景下成像质量原理和关键场景变量,探索发现了成像质量的衰退机制,并研究设计构建了复杂场景成像质量的仿真模型。（2）根据复杂场景成像质量衰退机制及其特点,设计与优化了适合复杂场景的图像增强方法及其实现算法,在低照度图像清晰度增强中引入判定函数,设计了一种改进高斯滤波器的MSRCR算法。（3）针对非均匀光照难题,创新提出一种基于自适应拟合模板的图像匀光算法,利用亮度分块重采样与加权拟合算法,实现了亮度均匀性分析与亮度补偿,显著改善了图像亮度及灰度分布不均衡问题。（4）针对复杂场景中颜色失真的常态问题,提出了一种基于Lab空间的偏色校正算法,改进了利用颜色分量校正颜色空间中心的方法,达到视觉颜色一致性。本文研究建立的复杂场景图像增强方法,根据科学预测复杂场景的成像质量衰退机制,准确发现复杂场景的最佳成像条件并消除低照度、光照不均匀及色温变化对图像质量的影响,以此提升图像清晰度与对比度、优化颜色校正精度。实验发展结果获得了改善复杂场景图像的良好视觉效果,为未来复杂场景图像增强提供了新方法、新技术和新路径。
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