三种改进的图像增强算法

资 源 简 介

三种改进的图像增强算法

详 情 说 明

图像增强是计算机视觉中提升图像质量的关键技术。本文将介绍三种改进的算法：

改进的类拉普拉斯增强算法： 传统拉普拉斯算子通过二阶微分突出边缘，但容易放大噪声。改进版本引入了自适应阈值机制，能根据局部像素特性动态调整增强强度，在保留细节的同时抑制噪声。

混合式MSRCR彩色图像增强算法： 基于Retinex理论的多尺度Retinex改进算法(MSRCR)融合了单尺度与多尺度优势。通过颜色恢复函数校正色偏，结合高斯环绕处理不同频率分量，显著改善低照度图像的色彩自然度和对比度。

区域自适应反锐化掩模算法： 传统USM锐化易产生光晕效应。该算法首先分割图像为纹理/平滑区域，针对不同区域采用可变的锐化参数：纹理区加强边缘，平滑区抑制过增强，实现局部自适应的细节强化。

这三种算法分别从边缘增强、色彩校正和区域自适应三个维度改进了传统方法的局限性。实际应用中可根据图像特性选择或组合使用，如低照度彩色图像适合MSRCR，医学影像则更适合区域自适应算法。