基于视觉感知与梯度域的遥感图像对比度增强变分模型

• 作者: 周则明 张鹏 罗立民 马宁
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉感知 梯度域 变分 对比度增强
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1051-1056
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2015.06.005

摘要

基于视觉感知增强变分模型与梯度域增强变分模型，提出了一种新的遥感图像对比度增强变分模型。首先，定义梯度增强项为一个高斯增强函数，该函数利用高斯滤波器对图像进行预处理，以克服梯度对噪声敏感的不足，并根据图像中各点梯度信息自适应地选择保持或者放大原图像的梯度信息。然后，将梯度增强项引入到视觉感知增强模型中，以提高图像对比度并保持更多细节信息。最后，利用梯度下降流法最小化模型的能量泛函并采用数值化方法获取最优解。从全局和局部对比度增强两个方面验证了所提模型的有效性。实验结果表明，相对于现有其他增强变分模型，局部对比度增强模型能够取得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗立民	东南大学计算机科学与工程学院	246	2011	23.0	31.0
2	周则明	解放军理工大学气象海洋学院	25	179	7.0	12.0
3	马宁	解放军理工大学气象海洋学院	20	94	5.0	9.0
7	张鹏	解放军理工大学气象海洋学院	17	149	7.0	12.0