基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法

针对低照度环境下采集的图像存在对比度较低、细节丢失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的光照图估计改进算法,以实现低照度图像增强.计算R、G、B 3个颜色通道中的最大值,并用L2范数对光照进行近似,运用基于相对总变差形式的改进模型对亮通道进行平滑细化及自适应Gamma校正,并利用Retinex模型进行图像增强.在MATLAB仿真平台上对不同的低照度图像进行增强处理,实验结果表明,与Retinex-Net、SRIE等典型算法相比,该算法能有效提高图像对比度与清晰度,增强图像细节信息,使图像颜色更加鲜艳自然,视觉质量更好.     

基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法

针对低照度环境下采集的图像存在对比度较低、细节丢失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的光照图估计改进算法,以实现低照度图像增强.计算R、G、B 3个颜色通道中的最大值,并用L2范数对光照进行近似,运用基于相对总变差形式的改进模型对亮通道进行平滑细化及自适应Gamma校正,并利用Retinex模型进行图像增强.在MATLAB仿真平台上对不同的低照度图像进行增强处理,实验结果表明,与Retinex-Net、SRIE等典型算法相比,该算法能有效提高图像对比度与清晰度,增强图像细节信息,使图像颜色更加鲜艳自然,视觉质量更好.     

基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强算法

非均匀低照度图像会影响目标识别跟踪的效果,为了增强非均匀低照度图像,提出一种基于Retinex理论的自适应亮度层图像增强算法。首先将图像HSI模型中I层图像分离出来;然后通过Retinex理论和多尺度引导滤波器获得I层的入射分量,根据输入图像的均值自动获取调整参数k,对入射分量的亮度进行自适应调整;最后通过主成分分析法(PCA)提取两个图像中的细节特征并进行融合。对比实验表明,该算法能有效提升非均匀低照度图像的整体亮度和细节信息,同时减少非均匀照度的影响。     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。     

结合内外先验知识的低照度图像增强与去噪算法

目的 现有大多数低照度图像增强算法会放大噪声,且用于极低照度图像时会出现亮度提升不足、色彩失真等问题。为此,提出一种基于Retinex(retina cortex)的增强与去噪方法。方法 为了增强极低照度图像,首先利用暗通道先验原理估计场景的全局光照,若光照低于0.5,对图像进行初始光照校正;其次,提出一种Retinex顺序分解模型,使低照度图像中的噪声均体现在反射分量中,基于分解结果,利用Gamma校正求取增强后的噪声图像;最后,提出一种基于内外双重互补先验约束的去噪机制,利用非局部自相似性原理为反射分量构建内部先验约束,基于深度学习,为增强后的噪声图像构建外部先验约束,使内外约束相互制约。结果 将本文算法与6种算法比较,在140幅普通低照度图像和162幅极低照度图像上（有正常曝光参考图像）进行主观视觉和客观指标评价比较,结果显示本文方法在亮度提升、色彩保真及去噪方面均有明显优势,对于普通低照度图像,BTMQI(blind tone-mapped quality index)和NIQE(natural image quality evaluator)指标均取得次优值,对于极低照度图像...     

多级分解的Retinex低照度图像增强算法

针对现有算法对图像边缘细节增强不足及无法有效控制各尺度信息增强程度的问题,提出了多级分解的Retinex低照度图像增强算法。该算法在Retinex分解模型和双边滤波的基础上,通过设置不同的滤波参数,获取表征图像不同尺度信息的反射分量和照度分量;通过使用指数函数对分解得到的各级反射分量进行增强,能够有效提升图像边缘细节的表达能力;通过使用S型函数对最终的照度分量进行处理,能够在提升低照度图像整体亮度的同时抑制高亮度区域;通过颜色恢复函数对增强图像进行后处理,进一步避免色彩偏差和失真的问题。实验结果表明,新算法能够改善低照度图像的视觉质量,在清晰度、信息熵、对比度等指标方面都有所提升。     

一种煤矿井下低照度图像增强算法

针对多尺度Retinex算法在处理煤矿井下低照度图像时存在细节增强不足和耗时等问题,提出了一种基于光照校正的快速多尺度Retinex算法对煤矿井下低照度图像进行增强。该算法通过计算高斯模糊后图像的每个像素点的亮度值,将图像划分为暗调区域和高光区域,并对不同区域进行光照校正,从而降低高光区域的亮度,保证不过分曝光,同时提升较暗区域的亮度,凸显更多细节信息;利用三次快速均值滤波代替高斯滤波来估计光照强度,减少算法耗时。实验结果表明,该算法能有效提高图像的亮度和对比度,增强图像中暗调区域和高光区域的细节,具有较快的处理速度。     

保持自然度的非均匀光照图像增强的Retinex算法

常规的非均匀照明图像增强方法在增强低光照区域细节时,容易对图像过度增强而导致结果失真。本文从一种新的角度提出了Retinex模型的一种扩展形式,并用于非均匀照明图像的增强。该算法将中心环绕Retinex模型输出作为感知反射率,将图像分解为感知光照图像和感知反射率图像,通过调整感知光照图像,再重新组合感知光照和感知反射率图像,得到增强结果。与近几年来多种图像增强算法的主客观评估对比实验结果表明,该算法对非均匀光照图像具有良好的增强效果,能够有效增强图像亮度和细节,提高图像质量。