考虑视觉相似性的广角图像背景区分层增强

周先博，王 敏

(1.湖北工业大学艺术与设计学院，湖北 武汉 430000；2.重庆理工大学管理学院，重庆 400054)

1 引言

广角图像是目前图像领域的研究热点之一。其为对大小为±90°左右的图像进行拍摄得到。由于图像会因为拍摄过程中自然环境以及人为因素等各种不同原因，导致获得的图像出现失真情况，且广角图像的背景区较为复杂，细节凸显较差，因此需要对图像细节增强调节。目前，图像增强技术已经被应用在医学、军事、识别等众多研究领域中，在医学方面该技术可以有效增强病变区域的显示，让医生得出更精准的结果；在军事研究领域中便可以针对某一区域的遥感侦察图像进行增强处理，从而实现侦查结果更精确的目的，相关研究结果如下。

赵春丽[1]等人提出了一种基于暗通道及多尺度Retinex的雾霾天气图像增强算法。用两次引导滤波改进暗原色先验模型的透射率计算，在HSV空间中，用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理，将双边滤波函数代替高斯滤波函数对照度分量进行估计，令空间域卷积转换为频域乘积来减少运算量，用伽马变换校正入射分量进行照度，依据Sigmoid函数对反射分量对比度拉伸，最后将图像再转换至RGB空间。王成[2]等人提出了一种基于像素生命自适应融合的夜景图像增强方法，通过高通滤波图像中大部分暗背景信息，提高单个图像区域的整体灰度；然后设定像素自适应权值，处理后图像和原始图像的两个权值对应于每个像素点，根据滤波为图像中对应像素值、目标模糊集以及背景模糊集接近程度，若在近目标模糊集中过度连接，则滤波图像的对应像素权重增大，原始图像对应像素权重减小，背景模糊集越近。……