局部对比度增强的彩色图像灰度化参数化算法研究

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时间:2019-03-20

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3、对本研巧所慨的任柯贡献均己在论文中巧了明确的说明并表示了谢意。论文作者空召:日期:月>巧^温州大学学位论文使用巧权汚明全T解温州大学、、:本人完关于收集保存用学位轮文化规定.即学使校有保留并巧巧国家有关部n或机构送交蛇文的复印料和电子版,化巧论文被查阅和惜。人授权温州大学可杖文的全部或部分内容编人据库进瞬本巧本学巧论有关数、巧检索,可W采用影印縮印或扫描复制手段存和生编本学。本人在等保巧化文的轮巧大导师指导下完巧文果.巧巧产旧属温。投巧学保轮密文在解密后樓守定。化规论文;

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5、在灰度图中也能辨认原图中可以被辨认的图像部分。在图像预处理、打印显示等领域中图像灰度化算法有广泛的应用,因此具有重要的研究价值。在以往的灰度化算法中,都只是对整幅图像作自动而统一的灰度化映射。在实际图像处理时,经常需要按不同主观需求,选择图像的不同区域做不同程度的对比度保持。为了在灰度图中突出图像中用户关注度高的前景区域,本文提出一种局部对比度增强的彩色图像灰度化参数化方法。本文的方法既支持用户交互的方式来选择前景引导局部对比度的增强,同时也支持自动检测注意聚焦区域来引导局部对比度的增强。本文方法可以有效地控制

6、灰度化图像中的各区域内容的清晰度,让灰度化之后的图像对比度更加符合显著性分布。本文的彩色图像灰度化算法分为四个主要步骤。首先,通过GrabCut图像分割技术或者频率调谐显著性提取技术,由输入彩色图像获得一幅引导图像。然后,利用引导图像中各像素点的显著度值和原图的RGB颜色通道建立一个多项式参数化模型,其中参数化模型中的显著度通道是实现局部对比度增强的关键。接着,建立能量优化函数,能量函数中的各像素输出灰度值用参数化模型函数来表示,并运用引导图像对目标对比度进行缩放,以实现局部对比度的增强。最后,通过求偏微分将能

7、量函数的求解转换成线性方程组的求解,用迭代循环方式计算出参数化模型函数中的各项参数。通过与现有的彩色图像灰度化算法进行实验比较,证明本文算法能够有效地增强灰度化图像的局部区域的对比度,使人们更加容易理解灰度图像中的内容,改善了灰度图像的效果。I关键词:图像灰度化,图像分割,显著性图,参数化模型IIRESEARCHONPARAMETRICIMAGEDECOLORIZATIONWITHLOCALCONTRASTENHANCEMENTABSTRACTDecolorizationistotransformthecolo

8、rfulpictureintothegrayscaleimage,andisjusttoreducethedimensionalityoftheinputimage.Themaintaskistotrytopreservethevisualinformationoftheoriginalcolorfulpictureandtomakeusrecognizetheimageregions

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