基于分层差分表达理论的图像视觉增强

来源：电子与信息学报杂志2017年第4期北京时间：

作者：耿爱辉, 万春明, 李毅, 张云峰, 曹立华, 冯强

单位：2.(长春理工大学　长春 130022) ②(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 长春 130033)

摘要：视觉注意机制表明人眼趋向于关注感兴趣区域。为了实现图像视觉增强，该文提出基于2维直方图分层差分表达理论的图像增强方法。该算法首先检测图像的显著性区域，并对该区域进行分割，得到更适合人眼观测的显著图。然后统计原图中显著图对应区域的2维差分直方图，依据分层差分表达理论和考虑各层之间的内在联系，通过解线性优化问题得到显著性区域差分向量。定义原始差分向量代表原图特征，将两个向量加权相加后得到全局变换函数，重建得到视觉增强图像。实验结果表明：该方法有效地增强图像中人眼感兴趣区域对比度，提升细节信息。客观评价指标表明：与其他5种方法比较，该方法处理结果在3组实验中在保持全局亮度、提升峰值信噪比及人眼视觉系统敏感度信噪比指标优势明显。该方法增强后图像显著性区域的EME值适中，有利于视觉观测。客观指标与主观观察结果一致，表明该方法能有效改善图像视觉效果。

关键词：图像处理, 人眼视觉增强, 显著性检测, 分层差分表达, 2维直方图

基金资助：国家自然科学基金(61205143)，吉林省科技厅重点项目(20110329)