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图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理,增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度,抑制不必要的细节信息,改善图像的质量,使其符合人眼的视觉特性.首先,本文从图像增强算法的基本原理出发,归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法,并讨论了它们的改进算法.然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比,分析了它们的优势和劣势.最后,对图像增