电子纸图像增强技术研究
电子纸技术介绍
电子纸技术介绍电子纸虽被称为“纸”，但实际上是一种具备类似纸张特征的显示材料，具体表现为轻薄、柔软、可擦写等属性。
同时，它还拥有一种被称为双稳态（bistability）的特征，即显示介质拥有“记忆”功能，可以无功耗地显示静止画面，只有在画面刷新时才需要电力驱动。
而反射式（Reflectivity）的特点也让其不需要光源便可借助外界光线观看，目前主要的电子纸显示技术有以下几种：一、电泳显示技术（EPD）电泳显示技术是将有颜色的带电颗粒封装在一起，由外加电场控制不同电荷的颗粒实现移动，以呈现出不同颜色的显示效果，其代表厂商有EInk公司与SiPix公司。
由于EPD技术可呈现出高反射率、高对比度的显示效果，因此十分适合做电子纸，同时电泳显示器的粒子可容许制造在塑料、金属或玻璃表面上，能够成为柔性显示技术的上佳选择。
二、电子粉流体显示技术（QR-LPD）电子粉流体显示技术是由日本普利司通（Bridgestone）公司研发的，它将树脂进行纳米级粉碎处理后产生的带电粉流体填充于空气介质的微杯封闭结构中，利用上下电极电场使粉体发生电泳动现象，由于粉流体能反射光，因此显示器不需要背光板或前光板。
不过，由于要使用高电压来驱动分流体，而耐高电压的TFT （薄膜场效应电晶体）零尚未成功开发的情况下，目前是以被动式的方式来驱动电子粉流体的。
在去年十月份，普利司通推出了13.1英寸（约A4纸大小）的电子纸，可显示4096色，能够在0.8秒内覆写屏幕，较该公司先前产品速度快10倍，还可支持优秀的手写性能。
三、胆固醇液晶显示技术（Ch-LCD）因为胆固醇液晶使用的材料结构类似于胆固醇分子，因而得其名。
在技术实现方式上，与一般被动驱动液晶一样，其显示组包含了上下基板、间隙子以及黑色吸收材质，利用胆固醇液晶分子在不同电位下呈现的“反射”与“透过”两种不同偏极光旋转状态来达到显示效果。
通过添加不同的旋光剂，还可呈现出具有色彩的光线，以实现彩色化需求。
一种改进的低照度图像增强算法研究
used here instead of the commonly used variance ⁃based fusion strategy，and the fusion image is verified
by consistency discrimination. The fusion result is inverse DCT transformed to obtain the final enhanced
其中，q n (x,y) 引导滤波器，J(x,y) 为输入的低照
首先将待融合图像分别分成 8 × 8 块，对每一块
度图像，Wn 为权重因子。在这里引入色彩因子 C 来
图像进行二维离散余弦变换，计算每一块的灰度值
弥补由于图像局部区域对比度增强而导致的图像颜
平均梯度，将灰度值平均梯度的大小作为融合准则，
第 29 卷
Vol.29
第2期
No.2
电子设计工程
Electronic Design Engineering
2021 年 1 月
Jan. 2021
一种改进的低照度图像增强算法研究
谢有庆，陈泽辉，黎建健，周瑞鹏，黄浩衡，何 涛
（深圳南山供电局，广东 深圳 518000）
摘要：为了提高低照度图像的可视性和清晰度，提出一种基于梯度策略的 DCT 域低照度图像增强
Keywords: gradient；linear enhancement；DCT domain；multi⁃focus；fusion visibility
在电力建设工程中，基于可视化技术的工程管
控中图像的识别判断及信息的提取造成一定影响。
控系统的应用可大大提高工程管理水平，在全天候
因此，研究增强低照度图像的细节特征最终提高图
实验四 图像增强
信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理Array实验项目名称：实验四图像增强实验时间：班级：姓名：学号：一、实验目的1.了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。
2. 掌握图像空域增强算法的基本原理。
3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。
4. 掌握频域滤波的概念及方法。
5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。
6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。
7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。
二、实验步骤及结果分析1. 基于幂次变换的图像增强程序代码：clear all;close all;I{1}=double(imread('fig534b.tif'));I{1}=I{1}/255;figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold onI{2}=double(imread('room.tif'));I{2}=I{2}/255;subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold onfor m=1:2Index=0;for lemta=[0.5 5]Index=Index+1;F{m}{Index}=I{m}.^lemta;subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[])endend执行结果：图1 幂次变换增强结果实验结果分析：由实验结果可知，当r<1时，黑色区域被扩展，变的清晰；当r>1时，黑色区域被压缩，变的几乎不可见。
2.直方图规定化处理程序代码：clear allclcclose all%0.读图像I=double(imread('lena.tiff'));subplot(2,4,1);imshow(I,[]);title('原图')N=32;Hist_image=hist(I(:),N);Hist_image=Hist_image/sum(Hist_image);Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image);%累计直方图subplot(245);stem(0:N-1,Hist_image);title('原直方图');%1.设计目标直方图Index=0:N-1;%正态分布直方图Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N);Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1});Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1});subplot(242);stem([0:N-1],Hist{1});title('规定化直方图1');%倒三角形状直方图Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index);Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2});Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2});subplot(246);stem(0:N-1,Hist{2});title('规定化直方图2');%2. 规定化处理Project{1}=zeros(N);Project{2}=zeros(N);Hist_result{1}=zeros(N);Hist_result{2}=zeros(N);for m=1:2Image=I;%SML处理(SML,Single Mapping Law单映射规则for k=1:NTemp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulation{m});[Temp1,Project{m}(k)]=min(Temp);end%2.2 变换后直方图for k=1:NTemp=find(Project{m}==k);if isempty(Temp)Hist_result{m}(k)=0;elseHist_result{m}(k)=sum(Hist_image(T emp));endendsubplot(2,4,(m-1)*4+3);stem(0:N-1,Hist_result{m}); title(['变换后的直方图',num2str(m)]);%2.3结果图Step=256/N;for K=1:NIndex=find(I>=Step*(k-1)&I<Step*k) ;Image(Index)=Project{m}(k);endsubplot(2,4,(m-1)*4+4),imshow(Imag e,[]);title(['变换后的结果图',num2str(m)]);end执行结果：原图规定化直方图2变换后的直方图1变换后的结果图1变换后的直方图2变换后的结果图2图2 直方图规定化实验结果分析：由实验结果可知，采用直方图规定化技术后，原图的直方图逼近规定化的直方图，从而有相应的变换后的结果图1和变换后的结果图2。
电子纸的技术与应用探讨
【內部資料，請勿外流】
E-Ink电子纸基本原理 电子纸基本原理
11
元太EInk彩色电子纸预计 彩色电子纸预计4Q’10量产 元太 彩色电子纸预计 量产
4,096色
12
数据源：DIGITIMES摄影
SiPix电子纸基本原理 电子纸基本原理
2nd electrode or release liner Charged Particles Sealing/ Adhesive Layer
13
达意展出配备投射式电容 触控面板的电子纸显示器
14
6吋、SVGA
9吋、XGA
台达电彩色电子纸(采 技术) 台达电彩色电子纸 采QR-LPD技术 技术 动态显示性能仍待观察
4,096色、13吋
数据源：DIGITIMES摄影
15
普利司通已量产的电子卷标用 QR-LPD电子纸显示器 QR-LPD电子纸显示器
Cup height (h): 10-40µm Cup width (w) or length (l): 40-200µm Cup Wall Width (ww): 5-30µm
1st
electrode film
Dielectric Solvent
Cross-section view of Microcup® EPD
6
元太研发软性电子纸制程技术hilips，2009
8
软性电子纸的未来应用情境
不过，反应速度过慢及画质问题是电子纸产品进一步发展须克服的问题。
数据源：Bridgestone，DIGITIMES，2009/9
9
电子书阅读器 显示器方案比较
1H’10 大聯大產業契機研討會
資料來源：Sipix，2009
基于Retinex理论的图像增强算法研究
ｃｏｌｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｃｙ，ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｌｏｒ ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ．
Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｆｉｒｓｔ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｂａｓｉｃ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃ咖钮ｔ ｍｅｔｈｏｄｓ．ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ
ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅｍ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ａｎｄ ｌｏｃａｌ Ｒｅｔｉｎｅｘ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｗｅｆｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ ｉｎ
…………一２３ …………。２４
图３．６．５ 彩色ｇｉｒｌ全局Ｒｅｔｈｌｃｘ增强．
图４．１．１ Ｒｅｔｉｎｅｘ框架图…………………………………………
图４．４．１．１ 高斯分布……
图４．４．１．２ 口不同的高斯分布………………
图４．６．１．１ ｇｉｒｌ图像经典Ｒｅｔｉｎｅｘ增强结果图…………………。
……。３８
图４．６．１．６ ｙｅｎｏｗｓａｎｄ图像（全局＋局部）Ｒｅｔｉｎｅｘ增强结果图……………………４０
图４．６．１．７ 增强图像的亮度趋势图……………………………………．
．．４１
图４．６．１．８ 增强图像的对比度趋势图…………
……………………………．４２
Ｖ
基于Retinex理论的低光图像增强算法
第40卷第6期Vol.40㊀No.6重庆工商大学学报(自然科学版)J Chongqing Technol &Business Univ(Nat Sci Ed)2023年12月Dec.2023基于Retinex 理论的低光图像增强算法史宇飞,赵佰亭安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001摘㊀要:为了解决低光照图像存在的对比度低㊁噪声大等问题,提出一种基于Retinex 理论的卷积神经网络增强模型(Retinex-RANet )㊂它包括分解网络㊁降噪网络和亮度调整网络3部分:在分解网络中融入残差模块(RB )和跳跃连接,通过跳跃连接将第一个卷积层提取的特征与每一个RB 提取的特征融合,以确保图像特征的完整提取,从而得到更准确的反射分量和光照分量;降噪网络以U-Net 网络为基础,同时加入了空洞卷积和注意力机制,空洞卷积能提取更多的图像相关信息,注意力机制可以更好地去除反射分量中噪声,还原细节;亮度调整网络由卷积层和Sigmoid 层组成,用来提高光照分量的对比度;最后将降噪网络去噪后的反射分量和亮度调整网络增强后的光照分量融合,得到最终的增强结果㊂实验结果显示:Retinex-RANet 在主观视觉上不仅提高了低光图像的亮度,还提高了色彩深度和对比度,在客观评价指标上,相较于R2RNet ,PSNR 值上升了4.4%,SSIM 值上升了6.1%㊂结果表明:Retinex-RANet 具有更好的低光图像增强效果㊂关键词:低光增强;残差模块;注意力机制;Retinex 理论中图分类号:TP391㊀㊀文献标识码:A ㊀㊀doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0006.008㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-06-09㊀修回日期:2022-07-20㊀文章编号:1672-058X(2023)06-0061-07基金项目:国家自然科学基金面上项目(52174141);安徽省重点研究与开发计划资助项目(202004A07020043);安徽省自然科学基金面上项目(2108085ME158);安徽高校协同创新项目(GXXT -2020-54).作者简介:史宇飞(1997 ),男,安徽安庆人,硕士研究生,从事图像处理研究.通讯作者:赵佰亭(1981 ),男,山东枣庄人,教授,博士,从事图像处理㊁智能控制研究.Email:btzhao@.引用格式:史宇飞,赵佰亭.基于Retinex 理论的低光图像增强算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2023,40(6):61 67.SHI Yufei ZHAO Baiting.Low-light Image enhancement algorithm based on Retinex theory J .Journal of Chongqing Technology and Business University Natural Science Edition 2023 40 6 61 67.Low-light Image Enhancement Algorithm Based on Retinex Theory SHI Yufei ZHAO BaitingSchool of Electrical and Information Engineering Anhui University of Science and Technology Anhui Huainan 232001 ChinaAbstract In order to solve the problems of low contrast and high noise of low-light images a convolutional neural network enhancement model based on Retinex theory Retinex-RANet is proposed.It includes three parts the decomposition network the noise reduction network and the brightness adjustment network.The residual module RB and the jump connection were incorporated into the decomposition network and the features extracted by the first convolutional layer were fused with each RB extracted feature through the jump connection to ensure the complete extraction of the image features resulting in more accurate reflection and illumination components.The noise reduction network was based on the U-Net network and the cavity convolution and attention mechanism were added at the same time so as to extract more image-related information.The attention mechanism can better remove the noise in the reflected component and restore the details.The brightness adjustment network consists of a convolutional layer and a Sigmoid layer which is used to increase the contrast of the light components.Finally the reflection component after denoising by the noise reduction network and the light component after the brightness adjustment network were fused to obtain the final enhancement result.Experimental results show that Retinex-RANet not only improves the brightness of low-light images in subjective vision but also improves the color depth and contrast.In terms of objective evaluation indicators compared with R2RNet the PSNR value increased by 4.4% and the SSIM value increased by 6.1%.The results show that Retinex-RANet has better重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷low-light image enhancement.Keywords low light enhancement residuals module attention mechanism Retinex theory1㊀引㊀言在光照不足㊁不均或者有阴影遮挡等条件下,采集的图像一般都存在噪声过多和对比度弱等问题,而这些问题不但会对图像的品质产生负面影响,还会妨碍一些机器视觉任务的进行㊂对低光照图像进行增强,有助于提高高级视觉性能,如图像识别㊁语义分割㊁目标检测等;也可以在一些实际应用中提高智能系统的性能,如视觉导航㊁自动驾驶等㊂因此,对低光图像增强进行研究是十分必要的㊂低光图像增强方法可分为以下4类:基于直方图均衡化的方法[1],其核心是通过改变图像部分区域的直方图来达到整体对比度提高的效果㊂此类方法可以起到提高图像对比度的作用,但是大多数不够灵活,部分区域仍会出现曝光不足和放大噪音等不好的视觉效果㊂基于去雾的方法[2-3],如一些研究人员[4]利用有雾图像和低光图像之间的相似性,通过已有的去雾算法来增强低光照图像㊂尽管此类方法得到了较好结果,但此类模型的物理解释不够充分,同时对增强后的图像进行去噪可能会导致图像细节模糊㊂基于Retinex理论[5]的方法,其将低光图像分解为光照和反射率两部分,在保持反射率一致性的前提下,增加光照的亮度,从而增强图像㊂此类方法不仅提高了图像的对比度,还降低了噪声带来的的影响,不足之处是要根据经验来人工设置算法的相关参数,并且不能对不同类型图像自适应增强㊂基于深度学习的方法,Lore等[6]提出的LLNet通过类深度神经网络来识别低光图像中的信号特征并对其自适应增强;Wei等[7]提出的Retinex-Net结合Retinex理论和神经网络进行图像增强;Wang等[8]提出的GLADNet先通过编解码网络对低光图像生成全局照明先验知识,然后结合全局照明先验知识和输入图像,采用卷积神经网络来增强图像的细节㊂此类基于深度学习的方法均取得了不错的效果,但是大多数方法在增强过程中并没有对噪声进行有效抑制,从而使得增强后的图像出现噪声大㊁颜色失真等问题㊂为解决这些问题,提出了Retinex-RANet(Retinex-Residuals Attention Net)方法㊂Retinex-RANet首先在分解阶段采用残差模块与跳跃连接,通过跳跃连接将第一个卷积层提取的特征与每一个RB提取的特征融合,从而得到更准确的反分量和光照分量㊂另外,还在降噪网络中加入通道注意力模块和空洞卷积,注意力机制可以更好地去除反射分量中的噪声,还原细节;而空洞卷积能获取更多的上下文信息特征㊂实验结果表明:Retinex-RANet具有更好的低光图像增强效果㊂2㊀模㊀型Retinex-RANet模型框图如图1所示㊂由图1可以看到:整个网络模型由3个子网络组成,即分解网络㊁降噪网络以及调整网络,分别用于分解图像㊁降低噪声和调整亮度㊂具体地说,首先该算法通过分解网络将低光照图像S l和正常光图像S h分解为反射分量(R l㊁R h)和光照分量(I l㊁I h),然后降噪网络将分解的反射分量R l作为输入,并使用光照分量I l作为约束来抑制反射分量中的噪声,同时将光照分量I l送入调整网络,来提高光照分量的对比度,最后融合Rᶄ和Iᶄ得到增强后的图像㊂输入Sh分解网络反射分量Rh光照分量Ih反射分量Rl光照分量Il分解网络输入Sl降噪网络调整网络输出R′I′Conv+ReluConv+ReluConv+ReluConvSigmoid图1㊀Retinex-RANet模型结构图Fig.1㊀Retinex-RANet model structure diagram2.1㊀分解网络基于Retinex理论方法的关键是在分解阶段如何得到高质量的光照分量和反射分量,而分解后的结果对后续的增强和降噪操作都会产生影响,因此,设计一个有效的网络对低光图像进行分解是很有必要的㊂分解网络结构如图2所示㊂输入Sl33Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu3?3Conv+Relu1?1Conv+Relu1?1Conv+Relu跳跃连接S C反射分量Rl光照分量IlS i g m o i d R BR B R B R B图2㊀分解网络Fig.2㊀Decomposition network在分解网络结构中,为了使深度神经网络在训练26第6期史宇飞,等:基于Retinex 理论的低光图像增强算法阶段更容易优化,使用3个残差块(RB)来获得更好的分解结果㊂首先使用3ˑ3卷积提取输入低光图像S l 的特征;然后再经过3个RB 模块提取更多的纹理㊁细节等特征,同时为了减少底层颜色㊁边缘线条等特征的丢失,引入了跳跃连接,即将第一个卷积层的输出连接到每一个RB 的输出,保证特征的充分提取;最后通过3ˑ3ˑ4的卷积层和sigmoid 函数激活,从而得到3通道的反射分量和1通道的光照分量㊂2.2㊀降噪网络在对低光图像进行增强的过程中,大多数基于Retinex 理论的方法在得到分解结果后都忽略了噪声的影响,这会导致最终的增强结果受到反射分量中噪声的干扰,出现模糊㊁失真等问题㊂为了解决这类问题,设计了如图3所示的降噪网络㊂输入R l 、I lS ES ES ES E S E (D i l a t e dC o n v +R e l u )2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2m a x p o o l i n g(C o n v +R e l u )?2C o n vG l o b a lA v g .p o o lF CF CR e l uS i g m o i dS c a l eW ?H ?CW ?H ?C S i g m o i d输出R ′11C图3㊀降噪网络Fig.3㊀Denoising network㊀㊀在低光增强领域,U-Net 网络由于其优秀的结构设计,被大量网络作为其主要架构和部分架构,因此Retinex-RANet 也采用U-Net 作为降噪网络的基础网络部分㊂降噪网络包含编码和解码两个部分㊂在编码阶段,先融合输入的反射分量和光照分量,然后经过一组由两个3ˑ3的空洞卷积㊁RELU 函数激活和最大池化层组成的编码块,3组均由两个卷积核为3ˑ3的卷积激活层和一个最大池化层组成的编码块来提取特征,从而得到编码阶段的特征图,最后将其送入解码阶段㊂编码过程中,每次通过一个编码块,图像的通道数会翻倍,但是其尺寸会降低一半㊂在解码阶段,由4个相同的解码块组成,结构为3ˑ3的卷积层 RELU 函数激活 2ˑ2的反卷积层㊂受到图像识别中的SENet [9]的启发,将通道注意力模块嵌入到跳跃连接中,以便更好地降低噪声,恢复细节㊂如图3所示:首先将编码阶段采集到的图像特征进行全局平均池化操作,然后经过两个全连接层和两个激活函数,最后和解码阶段的特征图逐通道相乘,此过程可将更多的权重分配给有用的特征,如颜色㊁细节和纹理特征等,同时为噪声㊁阴影快和伪影等特征分配较少的权重;然后融合跳跃连接得到的特征图与反卷积后的特征,之后再进行卷积计算,解码过程中,每次通过一个解码块,图像的通道数会降低一半,但是其尺寸会翻倍;最后使用3ˑ3卷积得到一个3通道特征图,并对其进行sigmoid 函数激活,从而得到降噪后的反射分量㊂2.3㊀调整网络在得到分解后的光照分量后,需要提高其对比度,因此设计了图1中的调整网络㊂此调整网络是一个轻量级网络,包含3个卷积激活层㊁1个卷积层和1个Sigmoid 层,同时为了避免底层信息的损失,通过跳跃连接将输入连接到最后一个卷积层的输出㊂2.4㊀损失函数训练时,3个子网络均单独训练,因此,整个Retinex-RANet 的损失由分解损失L dc ㊁降噪损失L r 和调整损失L i 组成㊂2.4.1㊀分解损失为了更好地从低光图像中分解出反射分量和光照分量,设计了3个损失函数,即重建损失L rec ㊁反射分量36重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷一致性损失L rs ㊁光照分量平滑损失L is ,如下所示:L dc =L rec +λ1L rs +λ2L isL rec = S l -R l I l 1+ S h -R h I h 1L rs = R l -R h 22L is =∇I lmax ∇S l ,ε()1+∇I hmax ∇S h ,ε()1其中,λ1和λ2分别为L rs 和L is 的权重系数,S l 和S h 为低光条件和正常光条件下的输入图像,R l ㊁R h 和I l ㊁I h 分别是低光和正常光图像分解后的反射分量和光照分量, 表示逐像素相乘操作, 1表示使用的是L 1范数约束损失, 2表示使用的是L 2范数约束损失,∇表示梯度,为水平梯度与垂直梯度之和,ɛ为一个小的正常数,取0.01㊂2.4.2㊀降噪损失为了保证经过降噪处理后的反射分量和正常光图像的反射分量在结构㊁纹理信息等方面能够保持一致,同时衡量降噪处理后图像与正常光图像之间的颜色差异,降噪网络的损失函数L r 如下所示:L r = R ᶄ-R h 22-SSIM R ᶄ,R h ()+ ∇R ᶄ-∇R h 22+L cR ᶄ为经过降噪处理后的反射率,SSIM ()为结构相似性度量,L c 为色彩损失函数,表达式如下:L c = ΓR ᶄ()-ΓS h () 22其具体含义为先对降噪后的图像R ᶄ和正常光图像S h 进行高斯模糊Γ(),再计算模糊后图像的均方误差㊂2.4.3㊀调整损失为了使调整过后的光照分量与正常光图像的光照分量尽可能相似,调整网络的损失函数L i 如下所示:L i = I ᶄ-I h 22+ ∇I ᶄ-∇I h 22其中,I ᶄ为I l 增强后的图像㊂3㊀实验结果和分析3.1㊀训练数据集实验中的训练集为LOL 数据集[7],该数据集包含500对图像:其中,训练集含485对图像,验证集为剩余15对图像㊂在训练过程中,分解模块和增强模块的批量化大小为16,块大小为48ˑ48,训练次数为2000次,分解网络损失函数的权重系数λ1=0.01,λ2=0.2㊂降噪模块的批量化大小为4,块大小为384ˑ384,训练次数为1000次㊂模型优化方法为随机梯度下降法㊂整个网络模型在CPU 型号为Intel (R )Core (TM )i7-10700K㊁GPU 型号为Nvidia GeForce RTX 2080Ti 的电脑上运行,同时训练框架为Tensorflow1.15,GPU 使用Nvidia CUDA10.0和CuDNN7.6.5加速㊂为了评估Retinex-RANet 的性能,将其与几种传统方法如BIMEF [10]㊁Dong [11]㊁LIME [12]㊁MF [13]㊁MSR [14]和SIRE [15]等,以及深度学习方法,如R2RNet [16]㊁Retinex-Net [7]㊁KinD [17]㊁Zero-Dce [18]等进行比较,并同时在多个数据集上评估了该算法,包括LOL㊁LIME㊁NPE [19]和MEF [20]数据集㊂在实验过程中,均采用原文献所提供的源代码对图像进行训练和测试㊂在评估过程中,采用峰值信噪比(R PSNR [21])㊁结构相似性(R SSIM [22])和自然图像质量评估(R NIQE [23])这3个指标来进行定量比较㊂R PSNR 和R SSIM 值越高,R NIQE 值越低,则增强后图像的质量越好㊂3.2㊀消融实验为了确定Retinex-RANet 的有效性,在KinD 网络的基础上进行消融实验㊂该实验使用LOL 数据集进行验证,同时采用R PSNR ㊁R SSIM 指标来评估增强后图像的质量㊂结果如表1所示,表中RB 表示残差模块,SC 表示跳跃连接,SE 表示注意力模块㊂表1㊀各改进模块的消融实验结果Table 1㊀Ablation experimental results of each improved module序号算法R PSNRR SSIM1KinD16.12450.71132KinD +RB 17.27750.76633KinD +RB +SC17.76050.77934KinD +RB +SC +SE19.01960.78395Ours19.77610.7922表1中序号2给出的是在KinD 网络基础上,使用残差模块作为分解网络时的结果㊂相比于KinD 网络,R PSNR 和R SSIM 均有显著的提升㊂在此基础上加入跳跃连接,见序号3,相较于序号2的结果又有了小幅提升㊂说明在使用残差模块和跳跃连接作为分解网络的情况下,得到了质量更高的分解结果,从而验证了残差模块和跳跃连接的有效性㊂由于3个子网络是单独进行训练的,确定改进的分解网络有用后,在此基础上确定在降噪网络中加入空洞卷积和注意力机制的有用性㊂从序号4的结果可以看出,在加入注意力机制后,图像指标明显上升,这是因为注意力模块能集中学习有用特征,如颜色㊁细节等,从而降低图像中的噪声,阴影等㊂为了获取更多的上下文信息,同时在降噪网络中加入空洞卷积(序号5),相较于序号4的结果有了小幅提升㊂从而确定了Retinex-RANet 的模型即为序号5的模型㊂3.3㊀实验评估各算法在不同数据集上的视觉对比如图4㊁图5所示㊂46第6期史宇飞,等:基于Retinex 理论的低光图像增强算法I n p u t D o n g R e t i n e x N e t Z e r o D ceM S R L I M E S I R E R 2R N etM F K i n DO u r sG r o u n d T r u th图4㊀LOL 数据集上各算法的视觉效果Fig.4㊀Visual effects of each algorithm on the LOL datasetI n p u t D o n g R e t i n e x N e t Z e r o D ceM S R L I M E S I R E R 2R N etM FB I M E F K i n DO u rs图5㊀其他数据集上各算法的视觉效果Fig.5㊀Visual effects of each algorithm on other datasets㊀㊀图4的输入来自LOL 数据集,是非常低亮度的真实世界图像㊂可以看出:Dong㊁Retinex-Net㊁Zero-Dce㊁MSR㊁LIME 的增强结果中存在明显的噪声㊁色差等问题,特别是对Retinex-Net 来说,看起来不像真实世界的56重庆工商大学学报(自然科学版)第40卷图像;SIRE㊁MF和KinD对图像的增量程度有限,增强结果偏暗;R2RNet的增强结果在整体上偏白,存在饱和度过低等问题;相比之下,Retinex-RANet增强后的图片更接近于真实世界图像,有效抑制了噪声,同时能很好地还原图像原有的色彩㊂此外,还在其他数据集上对本模型进行了测试,如图5所示㊂从左上角的细节图像中可以看到:虽然大多数方法都能在一定程度上改变输入图像的亮度,但仍然存在着一些严重的视觉缺陷,比如Dong和Retinex-Net存在噪声和颜色失真问题;Zero-Dce㊁R2RNet和MSR增强后的图像整体偏白,无法看清左上角图像的背景;SIRE和KinD增强后的图像总体偏暗,无法观察脸部细节;Retinex-RANet㊁LIME㊁MF和BIMEF 能相对清晰地观察到脸部细节,但比较左下角图的可知,Retinex-RANet相较于其他算法,增强的亮度适中,轮廓细节更加清晰,色彩更为真实㊂表2显示了在LOL数据集上各算法的评估对比,其中,加黑数字为最优数值㊂LOL数据集中的图像为成对的低光/正常光图像,因此可使用R PSNR和R SSIM 来衡量算法的优越性,同时还引用了R NIQE指标㊂从表中可以看出:在R PSNR和R SSIM指标上,Retinex-RANet相较于其他算法都取得了最高的值,而在R NIQE 指标上,所取得的值略高于KIND和R2RNet算法得到的值㊂因为LIME㊁NPE和MEF数据集只包含低光图像,无对应的正常光图像,所以只使用R NIQE指标来比较各算法之间的差异㊂从表3可以看出:在LIME和NPE数据集上,Retinex-RANet取得了最优值,而在MEF数据集上,所取得的值略高于SRIE算法得到的值㊂表2㊀LOL数据集上各算法的结果对比Table2㊀Comparison of the results of each algorithm on the LOL dataset指标SRIE MSR LIME Dong MF Zero-Dce Retinex-Net KinD R2RNet Ours R PSNR13.348612.097914.758315.263915.667616.361516.731716.124518.934219.7761R SSIM0.39760.36370.33610.34470.36890.52470.43090.71130.75250.7982 R NIQE7.28698.11368.37768.31578.77717.93138.8788 4.6724 3.7657 4.7465表3㊀不同数据集上的R NIQE对比Table3㊀Comparison of R NIQE on different datasets算法LIME-data NPE-data MEF-data SRIE 3.8596 4.1803 3.4456MSR 3.7642 4.0614 3.5654 LIME 3.7862 4.4466 3.7962 Dong 4.0516 4.6952 4.2759MF 4.0673 4.3506 3.5995 Zero-Dce 4.3421 4.6511 3.5532 Retinex-Net 4.8077 4.5712 5.1747 KinD 4.1441 3.933 4.7805 R2RNet 5.2291 4.0191 5.1082Ours 3.4064 3.4984 3.4621综上所述,虽然Retinex-RANet并没有在上述数据集上都取得最好的结果,但仍有一定优势㊂同时,在客观评判指标R SSIM和R PSNR上均取得了最高值㊂因此, Retinex-RANet相较于其他算法,对低光照图像增强后的效果更优㊂4㊀结束语针对低光图像在视觉效果上存在亮度低㊁噪声大以及对比度弱等问题,设计了Retinex-RANet网络模型㊂此模型在分解网络中结合残差模块(RB)和跳跃连接,充分提取图像特征和细节信息;在降噪网络中嵌入空洞卷积和注意力机制,可以获取更多的上下文信息,降低图像中的噪声㊁阴影等;最后将降噪网络去噪后的反射分量和亮度调整网络增强后的光照分量融合,得到最终的增强结果㊂实验表明:与LIME㊁Zero-Dce和R2RNet相比,Retinex-RANet在客观指标R PSNR 和R SSIM上均取得了最高的数值,Retinex-RANet在增强图像的视觉对比上,不仅提高了图像的对比度㊁抑制了噪声,而且明显消除了退化问题,达到了更好的视觉效果㊂66第6期史宇飞,等:基于Retinex理论的低光图像增强算法参考文献References1 ㊀SUBRAMANI B VELUCHAMY M.Fuzzy gray level differencehistogram equalization for medical image enhancement J .Journal of Medical Systems 2020 44 6 103 110.2 ㊀张驰谭南林李响等.基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术J .北京航空航天大学学报2019 452309 316.ZHANG Chi TAN Nan-lin LI Xiang et al.Foggy sky image enhancement technology based on the improved Retinex algorithm J .Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics 2019 45 2 309 316.3 ㊀DONG X WANG G PANG Y et al.Fast efficient algorithmfor enhancement of low lighting video C .Barcelona ICME 2011 1 6.4 ㊀LI L WANG R WANG W et al.A low-light image enhancementmethod for both denoising and contrast enlarging C .QC Canda ICIP 2015 3730 3734.5 ㊀PARK S YU S KIM M et al.Dual autoencoder network forRetinex based low light image enhancement J .IEEE Access 2018 6 22084 22093.6 ㊀LORE K G AKINTAYO A SARKAR S.LLNet A deepautoencoder approach to natural low-light image enhancement J .Pattern Recognition 2017 61 650 662.7 ㊀CHEN W WANG W J YANG W H et al.Deep Retinexdecomposition for low-light enhancement C//Proceedings of British Machine Vision Conference BMVC .2018 155 158.8 ㊀WANG W J CHEN W YANG W H et al.GLADNet Low-light enhancement network with global awareness C .Xi anChina FG 2018 751 755.9 ㊀HU J SHEN L SUN G.Squeeze-and-excitation networks C .Salt Lake City UT USA CVPR 2018 7132 7141.10 YING Z GE L GAO W.A bio-inspired multi-exposurefusion framework for low-light image enhancement EB/OL .https ///abs/1711.0059/.2017.11 DONG J PANG Y WEN J.Fast efficient algorithm forenhancement of low lighting video C .Barcelona ICME 2011 1 6.12 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France Nice 2019 1632 1640.18 GUO C LI C GUO J et al.Zero-reference deep curve estimation for low-light image enhancement C .Seattle WA USA CVPR 2020 1780 1789.19 WANG S ZHENG J HU H M et al.Naturalness preserved enhancement algorithm for non-uniform illumination images J . IEEE Transactions on Image Processing 2013 229 3538 3548.20 MA J ZENG K WANG Z.Perceptual quality assessment for multi-exposure image fusion J .IEEE Transactions on Image Processing 2015 24 11 3345 3356.21 HUYNH-THU Q GHANBARI M.Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment J .Electronics Letters 2008 44 13 800 801.22 WANG Z BOVIK A C SHEIKH H R et al.Image quality assessment From error visibility to structural similarity J .IEEE Transactions on Image Processing 2004 13 4 600 612.23 MITTAL A SOUNDARARAJAN R BOVIK A C.Making a completely blind image quality analyzer J .IEEE Signal Processing Letters 2012 20 3 209 212.责任编辑:李翠薇76。
图像增强算法综述
图像增强算法综述①靳阳阳, 韩现伟, 周书宁, 张世超(河南大学 物理与电子学院, 开封 475001)通讯作者: 韩现伟摘 要: 图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性. 首先, 本文从图像增强算法的基本原理出发, 归纳了直方图均衡图像增强、小波变换图像增强、偏微分方程图像增强、分数阶微分的图像增强、基于Retinex 理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法, 并讨论了它们的改进算法. 然后,从视觉效果、对比度、信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比, 分析了它们的优势和劣势. 最后, 对图像增强算法的未来发展趋势作了简单的展望.关键词: 图像增强; 直方图均衡; 小波变换; 微分方程; Retinex 理论; 深度学习引用格式: 靳阳阳,韩现伟,周书宁,张世超.图像增强算法综述.计算机系统应用,2021,30(6):18–27. /1003-3254/7956.htmlReview on Image Enhancement AlgorithmsJIN Yang-Yang, HAN Xian-Wei, ZHOU Shu-Ning, ZHANG Shi-Chao(School of Physics and Electronics, Henan University, Kaifeng 475001, China)Abstract : Image enhancement algorithm mainly process the captured images to enhance the overall effect or local details,increasing the overall and partial contrast while suppressing unwanted details. As a result, the quality of the images is improved, conforming to the visual perception of the human eye. Firstly, according to the basic principles of image enhancement algorithms, this study analyzes those based on histogram equalization, wavelet transform, partial differential equations, fractional-order differential equations, the Retinex theory and deep learning, and their improved algorithms.Then, the qualitative and quantitative comparisons between image enhancement algorithms are carried out with regard to visual effect, contrast, and information entropy to indentify the advantages and disadvantages of them. Finally, the future development trend of image enhancement algorithms is briefly predicted.Key words : image enhancement; histogram equalization; wavelet transform; differential equation; Retinex theory; deep learning在全球信息化大幅发展的时代, 对于这个世界的认识越来越依靠于信息的爆炸性传递. 大部分人认识世界的主要途径还是眼睛的可视性, 人眼所看到的一切都可以化作图像的形式. 图像的获取、生成、压缩、存储、变换过程自然会受到各种状况的影响, 例如获取图像时会因为天气原因, 不同光照条件, 图像亮度也有着细微的变化, 同样由于仪器设备的质量, 参数的设置, 人员的操作都会使图像质量在一定程度上的损伤, 影响图像的质量. 图像增强算法的出现, 无疑是对受损的图像做一个“修补”的工作, 以此来满足各样的需求. 图像增强的目的是为了适应人眼的视觉特性,且易于让机器来进行识别. 近些年来, 图像增强的发展计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(6):18−27 [doi: 10.15888/ki.csa.007956] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-10-12; 修改时间: 2020-11-05; 采用时间: 2020-11-17; csa 在线出版时间: 2021-06-01涉及了很多领域, 其中包括了遥感卫星成像领域、医学影像领域、影视摄影等各领域[1].要想真正地实现图像增强的效果, 首先对于整个图像来讲, 要提高图像部分和整体的对比度, 细节也不能忽略; 其次应提高图像的信噪比, 抑制噪声的产生,对“降质”的图像处理; 然后是对于增强过的图像来讲,避免出现局部增强不适, 影响人眼的观看模式.下面我们将列出几类典型的且应用范围比较广的图像增强算法以及改进的算法. 直方图均衡(HE)技术原理是对原图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间转换为全部灰度区域内的均匀分布[2]; 由此算法进行转化的局部直方图均衡化[3], 符合图像局部特性; Kim 等提出的保持亮度的双直方图均衡算法(BBHE)[4],最大亮度双直方图均衡(MMBEBHE)算法有效地保持图像亮度[5]; 迭代阈值的双直方图均衡算法(IBBHE)[6]用迭代的方法达到增强对比度和亮度保持的效果; 彩色图像直方图均衡算法[7], 运算复杂度很低, 合并图像的视觉效果很好. 基于偏微分方程(PDE)的增强方法是把图像作为水平集或高维空间中的曲面, 再根据曲线和曲面演化逐步来增强图像的对比度[8]; 基于全变分模型插值的图像增强方法[9], 保留原图像的细节, 提高了对比度; 基于HE的偏微分方程增强方法, 在梯度域增强对比度基础上[10]提出新梯度变换函数. 小波变换中增强本质是图像信号分解为不同频段图像分量[11]; 小波变换图像多聚集模糊增强方法[12], 增强后的图像较为清晰; 基于离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的图像增强方法, 提高图像的质量, 同时减少计算复杂度和内存使用量[13]; 基于小波分析和伪彩色处理的图像增强方法[14], 在降噪增强的同时进一步提高图像分辨率. 基于量子力学偏微分方程的缺陷图像增强的研究[15]. 基于PDE的红外图像增强, 很好改进了传统对比度增强方法的不足[16]; 基于PDE平滑技术是一种新兴的图像增强滤波技术, 实质性、开创性的研究在图像增强滤波中引入的尺度空间理论[17]. 基于LBPV (Local Binary Pattern Variance)的分数阶微分图像增强算法[18],在图像纹理和细节方面处理效果比现有分数阶算法效果更好; 自适应分数阶微分理论指纹图像增强算法改进了传统分数阶微分形式, 提高了计算精度[19]. 基于多尺度Retinex的HSV彩色快速图像增强算法, 在HSV 颜色模型中有与Multi-Scale Retinex (MSR)等同的结果, 处理时间短[20]; 基于多尺度Retinex的数字射线照相增强算法, 改善对比度, 抑制噪声[21]; MSR与颜色恢复(MSRCR)算法增强的图像在复杂的情况下进行识别物体[22]; 基于变分Retinex方法的图像增强, 良好结合了MSRCR和变分方法的优点, 保证图像自然度[23].近年来, 基于深度学习的图像处理算法迎来了一个新的时代[24]. Hu等利用超分辨卷积神经网络(SRCNN)方法提高了风云卫星亮温图像的峰值信噪比, 结果较传统方法更精细[25]; Li等利用深度学习来增强低光图像, 提出利用深度的卷积神经网络进行学习, 提高图像质量[26].1 图像增强算法的介绍1.1 直方图均衡算法直方图均衡化算法, 简言之就是对图像直方图的每个灰度级来进行统计[3]. 实现归一化的处理, 再对每一灰度值求累积分布的结果, 可求得它的灰度映射表,由灰度映射表, 可对原始图像中的对应像素来进行修正, 生成一个修正后的图像.1.1.1 传统标准直方图均衡算法f HE传统直方图均衡算法是通过图像灰度级的映射,在变换函数作用下, 呈现出相对均匀分布的输出图像灰度级, 增强了图像的对比度. 该算法是相对于图1中n=1, 均衡函数为的简化模型[27], 即:f HEX k= {X0,X1,···,X L−1}其中, 函数代表直方图均衡过程, 其大致过程为: 已知输入和输出图像为X和Y, 总灰度级为L, 则存在, 均衡后输出和输入图之间有如下变换关系:c(X k)其中, 展现的累积概率分布表示函数输入图像灰度级.图1 全局均衡算法的模型L=∞如果输入图像看作一个连续随机变量, 即,则输出图像自然是一个随机变量, 输出图像灰度级均衡后的概率分布将趋于均匀, 则输出图像的亮度均值为:2021 年 第 30 卷 第 6 期计算机系统应用得到均衡后图像的均值分布与原图像无关, 由此可知其不能有效保持原始图像的亮度, 由于原图像各灰度级概率密度的差异, 简并现象的产生明显变多.1.1.2 保持亮度的双直方图均衡算法BBHE 实质是利用两个独立的子图像的直方图等价性[4]. 两个子图像的直方图等价性是根据输入图像的均值对其进行分解得到, 其约束条件是得到均衡化后的子图像在输入均值附近彼此有界作为基于图像均值进行的分割, 均衡后图像均值偏离原始图像均值的现象不会出现, 达到了亮度保持的目的, 其算法流程如下:G mean 1)计算输入图像均值, 根据均值将原始直方图分为左右两个子直方图.P L (i )P R (i )2)分别计算左右两个子直方图的灰度分布概率直方图和, 即:N L N R 其中, 和分别表示左右两个子直方图的总像素数,L 表示图像总灰度级数.cd f L (i )cd f R (i )3)计算左右两子直方图的累积分布直方图和, 即:tab L (i )tab R (i )4)计算左右两个映射表和, 合并之后得到最终的映射表tab , 其中round 表示四舍五入取整, 即:对于一些低照度和高亮的图像, 均值会处于较低和较高的地方, 若此时基于均值进行分割并分别均衡的话, 很大程度上会导致一个有大量数据的子直方图在小范围内进行均衡的情况出现, 另一个只有少量数据的子直方图却在较宽的范围内均衡.1.2 小波变换图像增强算法19世纪80年代Morlet 提出小波变换的概念, 数学家Merey 在十几年后提出小波基构造思想, 随着Mallat 的加入, 两个人共同建立了小波变换算法. 通过小波逆变换将同态滤波处理的低频分量和经自应阈值噪、改进模糊增强的高频分量得到增强处理后的红外图像[28].1.2.1 标准小波变换图像增强小波理论具有低熵和多分辨率的性质, 处理小波系数对降噪有一定作用, 噪声主要在高通系数中呈现,对高低通子带均需要增强对比度和去噪处理. 标准小波变换图像增强(WT)将图像分解为1个低通子图像和3个具有方向性的高通子图像, 高通子图像包括水平细节图像、垂直细节图像和对角细节图像[29]. 小波变换最大的特点是能较好地用频率表示某些特征的局部特征, 而且小波变换的尺度可以不同[30].1.2.2 改进后的小波变换图像增强算法针对传统方法对图像多聚焦模糊特征进行增强会出现图像不清晰、细节丢失现象, 小波变换图像多聚焦模糊特征增强方法, 利用背景差分法将目标图像的前景区域提取出来, 背景区域亮度会随时间发生变化,进而完成背景区域特征更新; 根据全局像素点熵值和预设阈值校正加强模糊特征, 突出小波变换图像边界局部纹理细节信息, 完成增强变换. 基于小波变换域的医学图像增强方法[31], 是基于Shearlet 变换改进的Gamma 校正, 采用改进的伽玛校正对低频进行处理, 利用模糊对比函数增强图像细节, 增强图像的对比度.二进小波变换简单的对信号尺度参数实现了离散化, 不过仍具备和连续小波变换同样的平移不变特性.利用二进小波变换将指纹图像分解[32], 步骤如下:1)首先将获取的指纹图像进行尺度的分解, 这样得到的频率分量为一低三高;2)对低频分量进行直方图均衡;3)对3个高频分量先进行高斯拉普拉斯掩膜锐化, 得到锐化后的图像;4)直方图均衡后的低频分量和处理后的3个高频分量进行二进小波逆变换重构, 得到增强后的图像.1.3 偏微分方程图像增强算法u (x 1,x 2,···,x n )关于未知函数的偏微分方程是形如式(11)的等式:计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 6 期x =(x 1,x 2,···,x n )Du =u x 1,u x 2,···,u x n 其中, , , F 是关于x 和未知函数u 加上u 的有限多个偏导数的基础函数. 偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)是微分方程的一种, 如果一个微分方程出现多元函数的偏导数, 这种方程就是偏微分方程[33].1.3.1 标准偏微分方程图像增强V l o (p )V l (p )l o V l o (p )V l (p )l o l o l o 假设和分别为两幅图像和l 的对比度场, 若与在每一点上具有相同的梯度方向,但前者大小均大于后者, 则图像应该比l 具有更高的对比度, 可以将看作l 的增强图像. 实际上, 从图像l 到图像的过程就是标准PDE 图像增强实现的过程,可以由以下式子来描述它们的关系:V l o (p )式中, 为增强后图像的对比度场; k 为增强因子,一般情况下k ＞1, 过大的话会增大噪声. 对于式(12),图像l 是已知的, 其解为:φl o (p )式中, 是一个与坐标无关的常数. 可看到两幅图像之间的动态范围存在k 倍的差距. 对于可在计算机屏幕上显示的数字图像, 其动态范围为0 ~ 255. 我们要做到先要对的对比度场进行约束, 之后开始按照步骤运算, 最后才能得到比较准确的数据.1.3.2 改进的偏微分方程增强方法∇u max ∥∇u ∥min为避免增强图像梯度场同时造成噪声的危害加剧,寻找一种比较适合的增强方法. 定义原图像的数值梯度函数为, 梯度模的最大值为, 最小值为, 增强之后的图像梯度为S [10]:∥∇u ∥[min ∥∇u ∥,max ∥∇u ∥][0,max ∥∇u ∥]式中, 表示梯度场的方向信息. 经过改进的梯度函数梯度场从的区域内映射到内. 原本纹理突显出来的同时保留梯度值较大的边缘.基于量子力学偏微分方程的缺陷图像增强研究方法[15]. 航空材料缺陷的图像增强对缺陷的定性和定量性能起着至关重要的作用, 由于复合材料分布不均匀,将导致缺陷成像对比度不高, 会让识别和量化的难度加大. 算法主要分为两个步骤: 首先是根据量子力学理论, 计算图像边缘的量子概率; 在此基础上, 建立融合各向异性量子概率的偏微分方程来增强航空材料缺陷图像. 此算法可以在有效抑制噪声和减少成像不均匀性的同时, 更好保留缺陷的特征, 增强图像的对比度.1.4 分数阶微分方程增强算法近些年, 分数阶微积分在多领域都有了突破性进展[34]. 分数阶微分不仅可以提升图像中的高频分量, 还可以以一种非线性形式保留图像中低频分量所带有的性能. 常用的分数阶微分定义有G-L 、R-L 、Caputo 三种定义, 其中最常用的是采用非整型分数阶微积分的G-L 定义[35].1.4.1 图像增强的分数阶微分算子构造m ×n 让图像像素邻域中任一像素与对应系数进行乘法运算, 得到的结果再进行和运算, 得到像素点所在位置的回复, 当邻域的大小为, 要求的系数会很多. 这些系数被排列成一个矩阵, 称为滤波器、模板或者掩模[36].f (x ,y )在整数阶微分方程的增强算子中, 有一类是拉普拉斯算子, 对任一二元连续函数来讲, 其拉氏变换可表示为:f (x ,y )f (x ,y )f (x ,y )x ∈[x 1,x 2]y∈[y 1,y 2]n x =[x 2−x 1]n y =[y 2−y 1]由于在图像中, 两个相邻像素点之间灰度产生差异的距离最小, 因此图像在它的x 和y 方向上灰度值的变化只能以像素之间的最小距离为单位来进行数值度量和分析, 所以的最小等分间隔只能设为: h =1, 如果图像中x 和y 方向的持续区间分别为和, 则最大等分份数分别为和.将上式拉普拉斯变换写成离散的表示形式, 对x 方向和y 方向重新定义, 得到它的二阶微分表示:根据以上定义, 可以得到:拉氏算子还要对处理前后的图像完成进一步的叠加, 其方式如下:2021 年 第 30 卷 第 6 期计算机系统应用在雾天图像中应用算子增强图像, 边缘轮廓还有纹理部分的效果会很容易看到, 不过若是图像像素中某一范围灰度变化不明显, 细节可能受到损失. 因此,构建图像增强的分数阶微分算子, 将整数阶微分扩展到分数阶微分上并且应用于图像增强中[37].1.4.2 改进的分数阶微分算子增强图像相比传统的分数阶微分算法的不足, 提出新的改进算法, 在极端条件处理拍摄的交通图像时, 具有良好效果. 上文提到的指纹图像增强算法, 对传统形式加以改造, 在计算精度上有所提升, 进而构造了更加高精度的分数阶微分掩模. 通过对像素周围的纹理对比从而逐点选择微分阶, 明确的选择了具有二阶精度的分数阶微分形式来构造IRH 算子, 并对算子结构进行相应的改进, 之后利用图像的梯度信息和局部统计信息, 结合中心像素对相邻像素的影响, 建立自适应分数阶微分的自适应函数, 此法保留了指纹纹线和图像纹理细节, 对于降噪起到很好的作用.1.5 Retinex 图像增强算法S (x ,y )L (x ,y )R (x ,y )S (x ,y )L (x ,y )Retinex 是retina(视网膜)和cortexv(大脑皮层)组成的, Retinex 算法由美国物理学家提出[38]. Retinex 理论的基础是人类视觉系统的色彩恒常性, 人类视觉感知系统的色知觉存在“先入为主”的特性, 即光源条件发生改变, 视网膜接收到的彩色信息也会被人们的大脑驳回. Retinex 理论的依据就是是原始图像可以分解为照射图像和反射图像, 最重要的就是让摆脱的影响, 以便得到图像的反射属性.1.5.1 经典的Retinex 图像增强对数域进行操作可以把乘法运算变成简单的加法运算, 进而出现了多种Retinex 算法. 经典的有: 单尺度Retinex 算法(SSR)、多尺度Retinex 算法(MSR)和带色彩恢复的多尺度Retinex 算法(MSMCR)等[39].针对运算速度缓慢的问题, 在1986年, Jobson 等[40]将高斯低通滤波与Retinex 结合, 改进了Land 提出的中心环绕Retinex 算法(Center/Surround Retinex), 提出了单尺度Retinex(SSR)算法. 在SSR 算法中, Jobson 等创新的使用高斯函数与图像进行卷积的方式来近似实现了入射分量的表达. 它的数学表达式如式(20)表示:I i (x ,y )i ∈(R ,G ,B )G (x ,y ,c )∗L i (x ,y )其中, 表示原始图像的第i 个通道分量的像素值,颜色通道中的一个, 表示中心环绕函数, 是一种卷积操作表示, 入射分量的表达可以借用Jobson 等的成果, 则可以看做入射图像的第i 个通道分量. SSR 的实现过程如式(21)至式(23)所示:由于SSR 算法处理要对图像细节对比度和色彩的保留做到很好的发展, 而尺度c 又相对难做到极好的运用, MSR 算法的出现, 在很大程度上解决了这一问题, 起到了平衡图像色彩和细节的良好效果.1.5.2 改进的Retinex 图像增强Retinex 算法对于图像增强的效果需要经过精确且复杂的计算, 最后的结果精确度越高, 增强效果将会更好. 文献[20]中基于多尺度Retinex 的HSV 彩色快速图像增强算法. 在HSV 模型中用多尺度Retinex 进行图像增强, 由于颜色转换的非线性, 计算起来非常复杂. 使用亮度校正的MSR 算法基于HSV 颜色模型和修正的V 频道输出图像的RGB 分量的线性形式减少30–75%的平均处理时间, MSR 算法在Haar 小波变换低频区域应用亮度校正的处理速度有很明显优势, 平均加速度接近3倍. 文献[22,23]中介绍了MSRCR 算法. 由于传统均值移位算法有不少的不足, 改进后, 对要增强的图像可以在情况复杂下进行识别物体, 增强对比度的同时, 光晕现象的产生被消灭, 噪声得到抑制,保证图像自然度. 基于Retinex 提出一种自适应的图像增强方法, 其中包括如下4个步骤: (1)用引导滤波器估计其照度分量; (2)提取图像的反射分量; (3)对反射分量进行颜色恢复校正; (4)后处理. 由于雾霾和照度较低, 自然生成的图像质量比较差, 而此法不管是在定量还是定性上都突出了更好的优势. 此算法最终的结果图像具有清晰的对比度和生动自然的颜色[41].1.6 基于深度学习的图像增强算法在当今社会经济科技奋进之时, 深度学习的发展可谓是如日中天, 特别是在图像增强方面.1.6.1 卷积神经网络图像增强算法神经网络(neural networks)最基本的组成结构是计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 6 期神经元(neuron), 神经元概念源于生物神经网络[42]. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在传统神经网络基础上, 引入了卷积(convolution)和池化(pooling), CNN 的建筑灵感来自于视觉感知[43]. CNN 是深度学习领域最重要的网络之一, CNN 在计算机视觉和自然语言处理等诸领域都有很大成就. 卷积神经网络的特性比较突出, 除了可以实现权值共享外, 可调的参数相对来说不多, 对二维图像这类的, 它的平移、倾斜、缩放包括其他形变都拥有着极高的不变性.CNN 相比于一般的神经网络, 具有很大优势[44]: (1)局部连接. 每个神经元只与少数神经元相连, 有效地减少了参数, 加快了收敛速度; (2)重量共享. 一组连接可做到同时分享相同的权值, 进一步降低了所需的参数;(3)降采样降维. 池化层利用图像部分相关的依据对图像进行降采样, 降低运算数据量, 留存有效的信息值.卷积神经网络大致包含4部分, 卷积层、池化层、全连接层以及反卷积层, 各自具有不同作用, 承担独自的工作. 深度越深, 网络性能越好; 随着深度增加, 网络性能逐渐饱和.1.6.2 基于深度学习图像增强的改进算法f o=F (g )F (g )Hu 等基于深度学习方法增强MMSI 亮温图像, 设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI 的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像[25]. 在根据SRCNN进行实现映射函数, 式中, g 为监测的天线温度的图像, 可用于复原, 使其尽可能接近地面真实高分辨率亮温图像f . 映射函数F 的完成可以依据学习思想, 构建一种卷积神经网络, 为了让观测图像数据重新构建为理想的高分辨数据, 需要对卷积神经网络进行一系列特征变换, 此过程即达成卷积核的卷积操作.相比古老的插值方法而言, SRCNN 方法除了提高图像的峰值信噪比之外, 在提高图像细节较古老的方法也有很大的提高.2 图像增强算法的评价和对比2.1 各种算法增强效果的分析通过对论文文献研究比对, 以及对于其中的经典算法以及改进的算法, 对应用广泛的上述6大类图像增强算法进行较概括的研究分析.图2是几种不同算法得到的增强图像. 从增强图像的效果来看, HE 增强效果是对图像的动态范围进行拉大实现的, 增强效果随动态范围增加而变差. BBHE算法均衡后的图像在增强对比度的同时很好保持原图像的平均亮度. IBBHE 根据各子图像的直方图分别进行独立的均衡化处理, IBBHE 增强效果更好. WT 算法增强图像细节信息, 但是增加了噪声. 小波变换图像多聚集模糊增强方法, 对图像增强后, 图像较为清晰, 细节没有丢失, 效果较好. PDE 和TVPDE 算法放大了图像对比度场, 增强后图像都有较高对比度[45]. 自适应分数阶微分可以很好降噪. SSR 和MSR 算法去除了图像中照度分量影响, 还原景物本身的亮度信息, MSRCR 处理后的图像比原图像细节增加了, 亮度有所提高, 颜色有一定矫正, 对颜色的恢复存在失真现象. 基于深度学习的图像增强算法通过复杂的神经网络, 进行大量的训练, 得到的模型同时减少了训练时间, 取得了更好的精度.2.2 算法增强效果的对比对一幅图像的增强效果来讲, 需要对图像对比度和信息熵来进行评价和比较, 可以对图像有很好认识.图像对比度的计算公式:I i ,j 其中, 为中心像素点的灰度值, N 为图像局部块内像素点的个数. 为了计算一幅完整图像的对比度, 需要对图像中所有部分块对比度总体的平均值来表示.图像的信息熵公式如下:p (k )式中, 为灰度级k 的概率密度, M 为最大的灰度级.表1中为第一幅图通过不同算法得到的图像质量的客观结果评价, 评价指标为对比度和信息熵. 通过对文献中算法的研究以及本文中对增强算法的分析对比, 我们得到表2中对不同算法优缺点的总结.3 增强算法发展趋势及有意义的研究方向根据上文所介绍的不同图像增强算法及实验分析对比结果, 可预见未来的图像增强算法发展将有以下特点: 超分辨率、多维化、智能化和超高速.1)超分辨率, 对获得的低分辨率图像进行增强从而得到超高分辨率的图像, 重点是对采集分辨率以及显示分辨率做进一步的提升, 突破技术壁垒限制, 向时空感知超分辨率迈进.2021 年 第 30 卷 第 6 期计算机系统应用。
一种基于偏微分方程的PCB图像增强方法
１ 基本 原理
染的问题。传统的方法对这种 图像分两种情况 ： 一种是对 其先增强对 比度 ， 再进行 去噪 ， 若采用该方法 ， 则原有的噪 声在增强对 比的过程 中也被大大增强 ， 使后续去噪处理难
现。假设原图像为 Ｉ（ ，）， ｏｘｙ 其灰度级范 围为 ［ ，２ 其 Ｄ ），
（，， ）， 由于采集到的 Ｐ Ｂ图像 同时存在对 比度差和 噪声污 输出图像为 Ｉｘｙｔ 它按以下方程式演化 Ｃ
度， 可以发现对 比度较弱 的边缘被破坏 。图４是采用本文 提 出来的方法 ， 同时去噪和对 比度增强得到 的效果图。可
收 敛条件满足Ａ ≤ｃ／ ＋ 其中 ｔ ， ４＋ ， 是正则
化参数 ， 为常数 。 ｃ
以上 Ｔ Ｖ模 型存在梯度效应 ， 这样在对 比度增强过程 以发现处理后 的图片在增强对 比度的同时 ， 噪声也得到了 中将会增强虚假边缘 ， 故对此进行改进得到新 的方程 很好 的抑制。
ｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔａ ｈ ｌｏｉｈ ｉ ｕ ｅ ｏ ｏｔｅｔａ ｉｏ ａ ｔｏ ｒｔ ｙ ｅ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｏｓ ｅ ｕ ｔ ｎ ａｔｒａ ｄ ｆ ｓ ｙｎ ｉｅｒｄ ｃｉｎ，ｅ ｈ ｃ ｍｅ ｔ ｅｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔｅａｇ ｒｔｍ ｓｓ ｐ ｒ ｒｔ ｈ ｒｄｔ ｎ ｌｍｅ ｄｆ ｓ ｎ ｎ ｅ ｎ ，ｎ ｉｅｒ ｄ ｃｉ ｆｅ ｒｔｂ ｏｓ ｅ ｕ ｔ ｉ ｉ ｈ ｉ ｂ ｈ ｏ ｎ ｉ ｏ ｎ ａ ｅ ｎ ｎ
Ｄ
当前 实际值 。 根据式（ ）可 以将直方图均衡化 的 Ｐ Ｅ进一 步改写 ３， Ｄ
为一般形式
：
囊 秘 技 囊
ｉ ｆｏ ｌ ｆ ｉ Ｈ ｒ
图像 。
本文提出的方法是 同时实现 去噪和增强对 比度这两
电子纸应用到汽车中的原理
电子纸应用到汽车中的原理1. 什么是电子纸？电子纸，又称电子墨水屏，是一种新型的平面显示技术。
它采用微胶囊内部颜料颗粒正负电荷的吸附与释放来实现图像的显示与消失。
电子纸具有显示清晰、对比度高、能耗低的特点，因此被广泛应用于电子阅读器、智能手表等领域。
2. 为什么将电子纸应用到汽车中？电子纸在汽车领域的应用主要是用于车内显示屏、后视镜等部件。
与传统的液晶显示屏相比，电子纸具有以下优势：•易读性高：电子纸具有类似纸张的反射率和对比度，使得在阳光直射的情况下仍然能够清晰可读。
•能耗低：相比液晶显示屏，电子纸只在刷新时消耗能量，静态显示时几乎不消耗电量，大大延长了续航时间。
•视觉舒适：电子纸的表现效果更接近纸张，减少了驾驶员眩光和视觉疲劳的现象。
•环境适应性强：电子纸在低温、高温等恶劣环境下的表现较好。
3. 电子纸在汽车中的应用3.1 车内显示屏传统的车内显示屏主要采用液晶技术，而电子纸的应用能够提供更好的显示效果。
通过使用电子纸显示屏，可以实现以下功能：•仪表盘显示：将仪表盘采用电子纸显示屏，能够实现更加清晰的数据显示，包括速度、油量、里程等。
•中控屏显示：采用电子纸中控屏，可以显示导航地图、车辆信息、多媒体播放等功能，提供更好的用户体验。
•后排娱乐屏：电子纸可以应用在后排娱乐屏上，为乘客提供电影、游戏等娱乐内容，提升乘坐舒适度。
3.2 后视镜传统的后视镜只能提供有限的视野范围，而电子纸后视镜可以通过借助摄像头和电子纸显示屏，提供更广阔的视野。
此外，电子纸后视镜还可以实现以下功能：•夜视功能：电子纸后视镜可以采用红外技术实现夜视功能，提供夜间行车的便利性。
•盲区监测：通过后视摄像头和电子纸后视镜可以实现盲区监测功能，提醒驾驶员注意行车安全。
4. 电子纸应用的技术原理电子纸的显示原理主要通过微胶囊中的颗粒电荷来实现图像的显示和消失。
具体技术原理如下：•动态电荷控制：通过控制微胶囊内部胶囊壁和胶囊内部颗粒的电荷正负，来控制颗粒在胶囊内的位置和暴露在外的程度。
电子纸的原理及优势
电子纸的原理及优势
普通LED屏原理。
电子纸的基本原理
电子纸技术是一种“微胶囊电泳显示”技术。
其基本原理是悬浮在液体中的带电纳米粒子受到电场作用而产生迁移。
电子纸是一种薄膜状的材料，它是由成千上万个微小的胶囊状颗粒（称为微胶囊）涂在一种塑料基材上而制成的。
微胶囊是电子纸的基本单元，它里面包含了两种不同颜色的纳米粒子。
电子纸的工作原理如图所示:
电子纸基本结构
电子纸显示模组主要由以下材料组成：
电子纸膜片
这是电子纸显示模组的核心材料，负责显示人眼实际看到的图案。
底板
作为电子纸显示屏的像素电极（下电极），用于控制电子纸每个像素的黑白变化。
底板有多种类型可选，包括PCB、FPC、TFT玻璃、PET等，实际应用时可根据具体需求选择不同的底板。
电子纸膜片可通过层压的方式贴合在底板上。
驱动芯片
可根据控制指令和信号产生相应的逻辑电平和时序，用于控制底板每个像素（或段码）的工作时序和状态，并使电子纸能够显示所需图案。
透明保护膜
一种高分子塑料薄膜，具有很强的防水汽透过性。
用层压机将其紧密贴合在电子纸膜片与底板上面，可有效防止水汽侵入电子纸膜片，避免电子纸因受潮而损坏。
封边胶
一种特殊的化学胶水，将其均匀涂在透明保护膜的四周边缘处，起到隔离水汽的作用。
可避免水汽从透明保护膜四周渗入进去而对电子纸膜片造成损坏。
电子纸显示技术用电泳粒子的设计与制备研究进展-精品文档
电泳粒子
王文香分别以SiO2和SB570改性的 联苯胺黄粒子和聚合物改性的硫化 镉粒子为电泳粒子，C2Cl4为分散 介质，考察了分散剂CH-5用量和 电荷控制剂T151用量对电泳分散 液稳定性及粒子电泳淌度[39]的影 响。
研究意义
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如前所述，当今电子纸显示技术一方面正在日趋发展成熟，部分 技术已达到商品化应用的水平，且应用范围十分广泛。电泳粒子在电 子纸的显示技术这一方面就占有比较重要的地位。对于图像的显示有 重大的影响。主要电泳粒子是微胶囊型电泳显示器件中最重要的组成 部分起着呈现图像的重要作用，其性质对于图像的分辨率、响应时间 、对比度及使用寿命等有着重大影响。关于电泳粒子方面的研究也很 多，但是合成出的电泳粒子依然存在响应速度慢、稳定性不好等问题 。白色电泳粒子是电泳粒子中最基本的显色粒子之一，通常来说，白 色电泳粒子大致可分为聚合物、偶联剂等有机物改性的复合粒子、聚 合物包覆粒子或粒子包覆聚合物结构这三大类。黑色电泳粒子也是电 泳粒子中较为基本的显色粒子。而黑色粒子大致也可分为上述的三大 类。针对电泳粒子所需要的一些特性：分散稳定性、电泳性能、表面 荷电、密度、相容性等。人们通过用不同的方法，不同的物质，粒子 进行组合，以求达到最完美的电泳粒子。但仍然存在缺陷，本文就综 合叙述了三种常见的粒子制备电泳粒子的方法。
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电泳粒子
二氧化钛
二氧化硅
炭黑
论文结构
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亲水亲油性
分散性
性能结构对比 分析
红外光谱
热失重
透射电镜
相关概念
电子纸：
电子纸，即是一种既轻薄又柔软的类纸状物，它是一种依靠反射光源而实现显 示的新型电子显示设备。 特点：(1)柔性显示：能够在柔性表面实现显示，同时易于实现大面积的显示。
2024年电子纸市场分析现状
2024年电子纸市场分析现状概述电子纸技术作为一种新型的显示技术，逐渐在消费电子产品中得到应用，如电子书阅读器、智能手表和标签等。
本文将对电子纸市场的现状进行分析。
市场规模根据市场调研数据显示，电子纸市场在过去几年中持续增长。
尤其是随着电子书阅读器的普及，电子纸市场迎来了快速发展的机遇。
预计未来几年内，电子纸市场将保持较高的增长率。
市场应用电子纸的主要应用领域包括电子书阅读器、智能手表、可穿戴设备和电子标签等。
其中，电子书阅读器是电子纸市场的主要推动力。
智能手表和可穿戴设备也开始采用电子纸技术，以提供更好的显示效果和低功耗特性。
电子标签应用于零售业和物流行业，为产品的售卖和追踪提供了便利。
市场竞争目前，电子纸市场存在几家主要的竞争对手。
其中包括在电子书阅读器领域有较高市场份额的亚马逊和Kobo，以及在智能手表和可穿戴设备领域有优势的苹果和三星。
除了这些大型企业外，还有一些创新型的电子纸技术公司在市场中崭露头角。
市场挑战虽然电子纸市场发展势头良好，但仍面临一些挑战。
首先，电子纸技术在色彩还原和动态效果方面仍然不如液晶显示技术。
其次，由于供应链不稳定和原材料成本上升，电子纸产品的价格较高，限制了市场的扩展。
市场趋势未来，电子纸市场将继续发展，并呈现以下几个趋势。
首先，随着电子纸技术的进一步改进，其色彩还原和动态效果将逐渐提升，与传统液晶显示技术的差距将缩小。
其次，电子纸产品的价格将逐渐下降，更多的消费者将能够承受得起。
此外，随着智能手表和可穿戴设备市场的不断扩大，电子纸技术在这些领域的应用将得到进一步推广。
总结电子纸市场作为一项新兴技术，具有广阔的发展前景。
目前，其主要应用领域包括电子书阅读器、智能手表和电子标签等。
虽然市场面临一些挑战，但随着技术的进步和价格的下降，电子纸市场将逐渐蓬勃发展。
电子纸显示研发制造方案(二)
电子纸显示研发制造方案1. 实施背景随着科技的飞速发展，显示技术已从最初的LED、LCD，发展到现在的柔性显示、量子点显示等高端技术。
其中，电子纸显示技术作为一种新型的显示技术，具有低功耗、视觉舒适、环保等优点，正逐渐受到市场的关注。
全球各大显示技术公司如三星、京东方、华为等都在积极布局电子纸显示技术研发。
因此，我们有必要对电子纸显示技术的研发制造进行详细的规划和部署。
2. 工作原理电子纸显示技术是一种典型的双稳态介质，其基本单元是电子胶囊（Electronic Ink）。
电子胶囊中包含数百万个微小的胶囊，每个胶囊内含有正负电荷的黑白粒子。
当我们在电子胶囊上施加一个电场时，黑白粒子会根据电场的方向重新排列，从而呈现出不同的颜色。
此外，电子胶囊还具有双稳态的特性，即它们不仅可以在外加电场的作用下改变状态，而且可以在移除电场后保持这种状态。
这一特性使得电子纸显示具有低功耗的优点。
3. 实施计划步骤（1）技术研究：组织技术团队对电子纸显示技术进行深入研究，包括材料科学、物理原理、制造工艺等方面的研究。
（2）实验验证：利用实验室设备，对电子纸显示技术的各项性能指标进行测试和验证，确保其符合预期要求。
（3）工艺流程建立：结合实验结果，建立电子纸显示生产的工艺流程，并不断优化。
（4）样品制作：按照建立的工艺流程，制作电子纸显示样品，并进行严格的测试和验证。
（5）规模生产准备：根据样品测试结果，评估批量生产的可行性，并做好相关的生产准备。
（6）批量生产：条件成熟后，进行电子纸显示的批量生产。
4. 适用范围电子纸显示技术主要应用于以下领域：（1）阅读器设备：电子书阅读器、报纸/杂志阅读器等。
（2）办公用品：电子笔记本、电子文件夹等。
（3）个人电子产品：智能手表、电子眼镜等。
（4）公共信息显示：公交车站信息屏、机场/车站航班/车次信息屏等。
5. 创新要点（1）材料创新：研究新型的电子胶囊材料，以提高电子纸显示的色彩、清晰度和响应速度。
2024年电子纸市场前景分析
2024年电子纸市场前景分析1. 简介电子纸（E-paper）是一种仿真纸张质感、可替代传统纸张的电子显示技术。
它具有低功耗、高对比度、可折叠等特点，适用于电子书、电子报纸、电子标签等应用领域。
本文将对电子纸市场的前景进行分析。
2. 市场规模及增长势头根据市场研究机构的数据，电子纸市场的规模从2019年的XX亿美元增长到2025年的XX亿美元。
预计未来几年，该市场仍将保持较快增长的势头。
其中，电子书是电子纸市场的主要应用领域，其销售量占据了市场的大部分份额。
3. 市场驱动因素3.1 数字化阅读趋势随着数字化阅读的兴起，传统纸质书籍逐渐被电子书所替代。
电子纸作为一种能够模拟纸张质感的显示技术，能够提供更好的阅读体验，满足数字化阅读的需求。
3.2 环保意识增强电子纸作为一种可重复使用的显示技术，相较于传统纸张具有更低的环境影响。
随着环保意识的增强，消费者对于环保产品的需求增加，推动了电子纸市场的发展。
3.3 便携性需求电子纸具有便携性优势，能够方便携带，并且能够存储大量书籍和资料。
对于经常需要阅读的人群来说，电子纸的便携性是一种重要的需求，促使市场的增长。
4. 市场挑战与机遇4.1 市场竞争加剧随着电子纸市场的发展，竞争也日益激烈。
除了传统电子书品牌之外，互联网巨头和电子设备制造商也纷纷进入该领域，加剧了市场竞争。
4.2 价格压力由于电子纸市场竞争激烈，价格下降成为一种常见现象。
价格压力对于企业的盈利能力带来挑战，需要通过提供差异化的产品和服务来保持竞争力。
4.3 技术进步带来的机遇随着技术的进步，电子纸的显示效果和性能不断提升，进一步增强了用户体验。
此外，相关配套技术的发展也为电子纸市场提供了更多机遇，例如柔性电子纸技术的应用，使得电子纸在可折叠、可卷曲的产品设计上具备更多可能性。
5. 市场前景展望基于以上分析，电子纸市场具有较好的前景展望。
随着数字化阅读趋势的加强、环保意识的增强以及技术的不断进步，电子纸市场有望保持较快的增长势头。
彩色电子纸
彩色电子纸彩色电子纸：一种革命性的显示技术引言随着科技的不断进步，显示技术也在不断发展和创新。
彩色电子纸作为一种革命性的显示技术，已经在许多领域得到广泛运用，比如电子阅读器、智能手表、电子标签等。
本文将探讨彩色电子纸的工作原理、应用领域以及未来发展前景。
一、工作原理彩色电子纸的工作原理基于电荷调制，通过对底层的红、绿、蓝颜料粒子施加电荷，使其在显示屏上呈现出彩色图像。
彩色电子纸的核心是微小的彩色颗粒，这些颗粒内含有红、绿、蓝三种颜料，每种颜料又包括有机染料和电荷控制材料。
当外界的电压施加到彩色电子纸上时，电场会改变颗粒内部颜料的位置，从而改变颜色的显示。
通过控制电场的大小和方向，可以实现不同颜色的显示。
由于彩色电子纸工作时不需要背光源，所以它具备了非常低的功耗，非常适合用于电子阅读器等长时间阅读的场景。
二、应用领域1. 电子阅读器彩色电子纸是电子阅读器的核心技术之一。
与传统的液晶显示屏相比，彩色电子纸具备更高的阅读舒适度和更低的能耗。
阅读器使用彩色电子纸能够实现逼真的彩色显示效果，使阅读体验更接近于纸质书籍。
此外，由于电子纸可以在阳光下清晰可见，因此在户外使用也非常方便。
2. 智能手表随着智能手表的普及，彩色电子纸也逐渐应用到了手表领域。
彩色电子纸在智能手表上的应用主要体现在显示效果和能耗上。
彩色电子纸的显示效果更加细腻，可以呈现出多种颜色，让手表界面更加生动。
而且彩色电子纸的低功耗使得智能手表电池续航时间得到大幅度提升。
3. 电子标签电子标签广泛应用于超市、仓库等行业。
彩色电子纸的应用为电子标签带来了更多的信息展示能力。
不仅可以显示产品名称、价格等基本信息，还可以在标签上显示产品图片、促销信息等，提升产品的吸引力和宣传效果。
同时，电子标签的动态更新性也能够更好地满足企业的管理需求。
三、未来发展前景随着科技的不断进步，彩色电子纸的发展前景非常广阔。
未来，彩色电子纸将持续提升显示效果，实现更高的分辨率和更广的色彩范围，使得图像更加逼真。
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电子纸图像增强技术研究福州大学杜世远，杨倩，林志贤，郭太良（1．福州大学光电显示技术研究所，福建福州，350002；2．福州大学光电显示技术研究所，福建福州，350002）林志贤副教授摘要: 电泳技术电子纸在电子纸阅读器上几乎占有统治地位，故本文针对现有的电泳技术电子纸显示屏灰度只有16个等级的问题，提出了基于人眼视觉系统特性的数字半色调图像处理技术，并采用Burkes滤波器的误差扩散算法配合“蛇形”扫描方式，减少图像龟纹现象，在16灰度等级的电子纸屏幕上实现高灰度图像再现，输出图像的视觉效果与原始图像相似。
该方法显著改善电子纸的图像显示质量，对电子纸产业具有一定意义。
关键词：电泳技术；电子纸；数字半色调；误差扩散Research of image enhancement technology forelectronic paperDU Shi-yuan, YANG Qian, LIN Zhi-xian, GUO Tailiang(Photoelectronic Information Technology of Fuzhou University，Fuzhou 350002，China)Abstract: Electrophoresis technology based electronic paper has been in the dominant position in the electronic paper. In order to solve the problem that electrophoresis technology based electronic paper has only 16 gray-scales, we proposed halftone image processing technology. The halftone image processing technology is designed based on human visual characteristic. Besides, the error diffusion algorithm based on Burkes filter and specific scanning mode can reduce distortions. And high gray-scales image, which is similar to the original high grey-scales image, can be displayed in the 16 gray-scales electronic paper. This method can greatly improve the image display quality of the electronic paper. Therefore it has certain significance for electronic paper industry. Keyword: EPD; Electronic paper; Digital halftoning; Error diffusion基金项目：国家863计划重大专项（2008AA03A313）；福建省自然科学基金项目（2010J01333）；福建省自然科学基金资助项目（2011J01347）；福建省教育厅资助重点项目(JA09003)；福建省教育厅科技项目（NO.JA11014）作者简介：杜世远（1988-）、男，福建泉州，研究生，硕士，主要研究信息显示技术和驱动电路设计。
1、引言自1975年Nick Sheridon第一个提出电子纸模型，电子纸的研究已经经历了30多年。
目前，电泳技术电子纸在电子纸阅读器上几乎占有统治地位，它具有对比度高、阅读舒适、超薄、超低功耗的特点，并且其显示的视觉感官效果几乎和纸张一样。
随着电子纸显示技术越来越成熟，其可被用于代替常规显示设备、手持设备显示，例如：电子书，IC卡和电子报纸等[1] [2]。
电泳技术电子纸也有一些关键的技术需要解决：电子纸有一个不一致的阈值电压，导致电光效应曲线的非线性和不可预测性[3]，在低电压的EPD中，这个问题更为严重（解决办法是：利用PWM方式来设计驱动波形），利用TFT阵列作为电压开关，通过扫描TFT阵列并提供不同的电压可以实现PWM的驱动波形。
这就导致电子纸灰度更多的依赖于帧频，限制了灰度等级。
并且光响应曲线是非线性的且对温度的变化非常敏感。
没有解决这些问题的话，是不可能获得高质量的电子纸显示效果的。
有两种方法可以提高电子纸显示灰度：提高电子纸的帧扫描频率和使用图像半色调技术[3]。
但是在主动矩阵背板和相对应的驱动芯片上提高电子纸的帧扫描频率非常困难。
故本文主要讨论在相同的帧扫描频率的基础上，利用自适应半色调技术，提高电子纸灰度等级。
2、基于误差扩散的半色调处理算法2.1 半色调技术半色调处理算法是基于人眼视觉特性和图像呈色特性，利用数学、计算机等工具，在呈色设备上实现图像的最优再现的一门技术。
数字半色调是利用人眼的低通特性，当在一定距离下观察时，人眼将图像空间上接近的部分视为一个整体。
利用此特性，人眼观察到的半色调图像局部平均灰度近似于原始图像的局部平均灰度值，从而整体上形成连续色调的效果[4] [5]。
2.2 误差扩散算法由于传统的半色调技术都是将灰度图像转换为二值图像，很少有半色调技术用于电子纸来显示16级灰度图像的算法。
本文提出了基于误差扩散的半色调技术，图3为误差扩散算法的原理框图[6]。
从框图中可以看出Q[.]和W(k,l)为算法重要组成部分。
Q[.]为阈值选取方法，阈值一般取0.5。
W(k,l)为误差扩散滤波器，其为(k,l)处的误差扩散权值。
图1 误差扩散算法的原理框图误差扩散的基本原理为以下几个公式表示：g*(m,n) = g(m,n) + ∑W(k,l)·e(m-k,n-l) (3) b(m,n) = Q[g*(m,n)] = Q[g(m,n) +∑W(k,l)·e(m-k,n-l)] (4) e(m,n) = g*(m,n) - b(m,n) (5)2.3 误差滤波器设计本文采用Burkes滤波器，其权值分布相当于一个低通滤波器，符合人眼的视觉特性。
相对于Floyd-Steinberg滤波器，其边界和细节效果更为理想，减少了色调中间出现的纹理结构。
而相对于其他的滤波器，Burkes滤波器的处理速度更快，可以减少数据处理时间，并获得较好的图像显示效果。
图2 Burkes滤波器图2中黑色的点位当前处理的像素点，将原灰度转换为16级灰度后产生的误差分配到之后的相邻的像素点上，离像素点的距离越近，则被分配的权值越大。
这样分配后产生的半色调图像将能量集中在低频区域且量化分配主要在水平和垂直方向，更加符合人眼的视觉低通特性和能量敏感度特性。
2.4 扫描像素路径由于传统的扫描方式为从左到右、从上到下。
这样的扫描方式会导致经过误差扩散后的图像在亮区和暗区之间产生龟纹现象。
故本文采用“蛇形”扫描路径，其扫描方式为奇数行从左到右扫描，偶数行从右到左扫描。
采用这样的扫描方式将大大减少了图像的龟纹现象，提高了显示图像的整体效果，并且扫描方式相对简单，容易实现。
3、电子纸系统设计电子纸系统硬件主要由三部分组成：数据存储，数据处理以及控制显示部分。
数据存储阶段，控制器通过外围接口接收图文数据并存储在flash中；数据处理阶段，控制器读取flash中数据，通过基于误差扩散的半色调技术将彩色图像数据处理为16级灰度图像数据，并对处理后数据进行缓存；控制显示阶段，控制器读取缓存数据并通过波形文件控制产生电子纸显示所需的驱动波形，实现电子纸高灰度图像显示。
电子纸驱动采用驱动芯片GD6201E，其兼容EPSON的S1D13521，具有16个区域的局部擦写功能，减少电子纸显示更新时间，从而减少电子纸闪烁现象。
具体系统结构框图3如图所示。
图3 电子纸系统结构框图本文利用误差扩散的半色调技术将一幅连续色调图像量化为一幅16级灰度的图像，并且量化后图像的视觉效果和原始图像相似。
下面三张图,图4(a)是256级灰度图，图4(b)是简单的将8bit灰度数据的后4bit去掉, 转换成4bit的16级灰度图像。
图4(c)是将图4(a)用误差扩散算法得到的16级灰度图像。
(a)(b)(c)图4 灰度图像对比(a)256级灰度图像(b)普通灰度转换后16级灰度图像(c)误差扩散后16级灰度图像图4(b)(c)都是16级灰度图像，显然图4(c)的效果明显好于图4(b)。
其根本在于利用误差扩散算法.使人眼在观察图片时将相邻像素点集合整体的误差变小。
4、结论因为目前电子纸实现彩色化还有一定的难度，因此将彩色图像转换为电子纸图像灰度显示的处理技术具有很大的意义。
故本文采用基于误差扩散的半色调技术，在16级灰度的电子纸上实现图像的高质量的视觉效果。
作者简介：杜世远（1988-），男，福建省泉州市，硕士研究生，主要研究信息显示技术和电子纸驱动电路设计。
杨倩（1988-），女，山西省太原市，硕士研究生，主要研究信息显示技术和3D显示系统。
林志贤（1975-），男，福建泉州市，博士，副教授，从事FED显示器、信息显示技术研究工作。
郭太良（1963-），男，研究员，博士生导师，从事FED显示器方面的研制工作。
参考文献:[1] 胡力刚, 许伟明. 电子纸阅读器的设计[J].计算机测量与控制, 2010(07).[2] 马捷, 朱克, 李庆诚. 有源矩阵电泳电子纸显示控制研究[J]. 现代显示, 2010(04).[3] Wen-Chung Kao, Jia-An Ye, Ming-I Chu. Image Quality Improvement for Electrophoretic Displays byCombining Contrast Enhancement and Halftoning Techniques. IEEE Consumer Electronics Society, 2009(17).[4] 叶玉芬. 数字半色调技术中的误差扩散算法研究[D]. 西安电子科技大学, 2006.[5] 方华. 图像半色调技术及水印的研究[D]. 浙江大学, 2006.[6] 叶玉芬, 郭宝龙, 马佳. 基于视觉差的误差扩散半色调算法[J]. 计算机工程, 2006,(16).。