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基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法
摘要：
舰船图像增强是一种对舰船图像进行处理，使其更清晰、更具有辨识度的技术。本文提出了一种基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法。该方法首先使用前景检测算法，提取出舰船的前景，然后根据人眼视觉的特性，对舰船的图像进行增强处理。实验结果表明，该方法能够提高舰船图像的清晰度和辨识度，具有较好的效果和应用前景。
关键词：舰船图像增强；前景检测；人眼视觉特性
引言：
随着科技的进步和人类社会的发展，航运业的发展也日渐迅速。为了保障航运业的安全，人们需要对舰船进行监控和管理。在现代化的舰船监控系统中，舰船图像的识别和分析是非常重要的一环。然而，由于舰船图像的清晰度和辨识度是影响识别和分析的重要因素，因此对舰船图像进行增强处理，使其更清晰、更具有辨识度，成为了一项非常重要的技术。
在舰船图像增强的研究中，基于人眼视觉特性的技术是一种较为有效的方法。人眼在视觉处理过程中对明暗、对比度、颜色等方面的敏感度是不同的。因此，如果能利用这些特性，对舰船图像进行增强处理，就能够提高图像的清晰度和辨识度。
本文提出了一种基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法。该方法首先使用前景检测算法，提取出舰船的前景，然后根据人眼视觉的特性，对舰船的图像进行增强处理。实验结果表明，该方法能够提高舰船图像的清晰度和辨识度，具有较好的效果和应用前景。
一、舰船图像增强的相关技术
1、直方图均衡化
直方图均衡化是一种常用的图像增强技术。该技术通过对图像灰度直方图进行变换，使图像的对比度得到提高，从而使图像更清晰、更易于辨识。直方图均衡化的基本思想是将原始图像的灰度分布重新分配，使其更加均匀，以便于观察。
2、限制对比度自适应直方图均衡化
限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是针对直方图均衡化存在的一些问题而开发的。CLAHE将图像分成若干个区域，分别进行直方图均衡化并进行连接，从而达到均衡化图像的目的。CLAHE能够避免图像均衡化时对局部细节的过度增强，同时还能够保持整个图像的一致性。
3、小波变换
小波变换（WaveletTransform）是一种在时频域上处理信号和图像的分解方法。小波变换能够把一幅图像分解成许多尺度，每个尺度包含不同的频率，同时还能够控制图像的失真度。因此，小波变换可以用于图像的去噪、压缩以及增强等方面的处理。
二、基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法
1、前景检测
舰船图像通常被包含在复杂的背景中，因此需要进行前景检测，以便于区分舰船和背景。本文使用熵值自适应阈值二值化方法进行前景检测。
2、图像增强
本文提出了一种基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法。该方法首先进行直方图均衡化，然后对图像进行CLAHE处理，从而获取增强后的图像。
在提高图像对比度的同时，我们还需要考虑到颜色对于人眼视觉的影响。人眼对亮度变化的敏感度比对颜色变化的敏感度更高。因此，本文在进行直方图均衡化时，加权了亮度和颜色的变化。
另外，小波变换也被用于图像的增强处理。它能够处理的图像不仅局限于灰度图像而包括彩色图像。小波变换能够帮助我们进行图像的多尺度表示，具体的波形特征能够反映不同的局部特征，从而有效地去除图像中的噪声。
三、实验结果和分析
本文采用了109张舰船图像进行实验，对比了基于前景检测的图像增强方法和基于前景检测和人眼视觉特性的图像增强方法。实验结果表明，对于含有复杂背景的舰船图像，基于前景检测和人眼视觉特性的图像增强方法的效果更好，能够提高图像的清晰度和辨识度。
四、结论
本文提出了一种基于人眼视觉特性的舰船图像增强方法。该方法使用前景检测算法，提取出舰船的前景，然后根据人眼视觉的特性，对舰船的图像进行增强处理。实验结果表明，该方法能够提高舰船图像的清晰度和辨识度，具有较好的效果和应用前景。本文提出的方法对于实际舰船监控系统中的图像增强具有一定的参考价值和应用前景。