题目：低照度和雾天图像的增强算法研究

图像增强技术能够按特定的需要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使处理后的图像更适合人眼观察或机器分析，便于对图像做进一步的处理，因此越来越受到关注，成为国内外图像研究的热点之一。本文在对可见光图像降质原因分析的基础上，针对光源亮度不足的低照度可见光图像和散射光影响的雾天可见光图像存在的问题，进行相应的研究，具体的工作包括以下几个方面：实现了一种针对低照度图像的基于视网膜模型的增强算法。本文使用模拟视网膜处理模型的Naka-Rushton方程，通过非线性调节操作对图像的整体亮度分布进行调整。针对其在实际使用中存在的噪声问题，加入去噪操作，即在闭运算域对图像分层，根据不同层之间的相应关系，分别对细节增强和对噪声抑制。使用自适应S曲线进行像素拉伸，调节图像像素的最终映射和分布范围，进一步增强细节信息。实验结果表明，本文算法抑制了图像中的噪声，同时使得整体图像的亮度和细节得到了清晰的体现。实现了针对雾天图像的基于多尺度Retinex的改进算法。在研究了基于Retinex理论的图像增强方法的基础上，使用基于图像内容的自适应高斯函数，解决在强对比度边缘进行高斯卷积操作处理时产生的人造光晕问题。通过色彩空间的转换来调整色彩失真问题，同时避免了色彩过饱和现象。实验结果表明，本文算法提高了细节辨认程度，消除图像模糊现象，抑制了人造光晕现象，保持了图像的色彩信息。实现了一种适用于嵌入式DSP环境的快速多尺度Retinex增强算法，分别从算法优化、数据传输结构优化、代码优化这三个方面进行研究和优化实现，达到了实时处理的目的。针对色彩空间转换时计算量大的问题，给出了一种快速色彩空间转换方法；充分使用DSP的硬件，实现了基于EDMA的快速并行传输机制；用均值模板代替高斯模板运算，并改进了像素拉伸处理，还对关键代码进行汇编级优化。实验结果表明，本章的算法提高了时间效率，能满足系统的应用需求。