| 基于优化MSR的夜间道路图像增强方法 |
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| 引用本文： | 刘富,刘璐,侯涛,刘云.基于优化MSR的夜间道路图像增强方法[J].吉林大学学报(工学版),2021,51(1):323-330. |
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| 作者姓名： | 刘富 刘璐 侯涛 刘云 |
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| 作者单位： | 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金项目;国家自然科学基金重点项目 |
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| 摘 要： | 为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法.首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MSR算法中入射图像的系数构建优化MSR算法,并利用该优化算法对Y通道进行亮度自适应调节,同时对U、V通道按比例调整得到新图像;然后,将得到的新图像与原始图像按照1:1比例结合以保留图像细节;最后,利用限制对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)提升图像对比度,得到最终增强图像.在包含有770张夜间道路图像的数据集上开展实验,结果表明:本文方法实现了夜间道路图像亮度自适应调节,缓解了图像亮度不均匀的情况,增强了图像的清晰度,增加了图像的细节信息,利用支持向量机算法(SVM)进行前方车辆检测,漏检率、误检率分别下降了2.61％、4.35％.
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| 关 键 词： | 模式识别与智能系统 图像处理 夜间图像增强 优化MSR算法 亮度自适应调节 |
Night road image enhancement method based on optimized MSR |
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| LIU Fu,LIU Lu,HOU Tao,LIU Yun.Night road image enhancement method based on optimized MSR[J].Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed,2021,51(1):323-330. |
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| Authors: | LIU Fu LIU Lu HOU Tao LIU Yun |
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