谌琛，李卫军，陈亮，覃鸿，来疆亮

(中国科学院半导体研究所神经网络实验室，北京100083)

仿生学是目前快速发展的热门研究领域.由于人类视觉系统在处理图像信息上近乎完美的特性，目前越来越多的学者研究仿生学在机器视觉和图像处理中的应用.从1970年Robison对猴子视觉神经系统的研究开始，学者们开始对视觉系统的生物特性进行了深入的研究，并基于视觉仿生探索新的图像处理方法[1-2].例如，E.H.Land 等提出了基于Retinex理论的图像增强算法[3-5]，訾方等提出了视觉仿生并将其应用在多波段成像导引头的设计中[6]等.这些研究表明，模仿人眼视觉系统的图像处理技术，能够有效地提高图像处理技术的效率.

文献[1-2]模仿人眼视觉系统的亮度自适应特性和视网膜神经元感受野的非经典侧抑制性，提出了一种仿生图像增强算法，并且通过实验论证了该算法的有效性.然而，进一步的研究表明[1]:该算法存在过增强现象，模型中的部分参数没有建立数学模型，因此无法自适应地对不同类型的图像进行有效处理，缺乏实际应用价值.

本文采用与文献[1]相同的算法框架，在文献[1]的工作基础上，对上述方法进行改进和完善，提出了一种自适应的图像增强算法:LDRF(logarithmic and disinhibitory properties of concentric receptive field)算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像进行自适应全局亮度调整，然后采用三高斯单边滤波对图像进行局部对比度增强，引入Wallis算子对增益因子建立模型，根据李朝议院士对侧抑制特性的研究……