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基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法
引用本文:韩梦妍,李良荣,蒋凯.基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法[J].计算机工程,2021,47(10):201-206.
作者姓名:韩梦妍  李良荣  蒋凯
作者单位:贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳 550025
摘    要: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.

关 键 词:图像增强  低照度  相对总变差  照度分量估计  Retinex模型

Retinex Low-Illumination Image Enhancement Algorithm Based on Light Image Estimation
HAN Mengyan,LI Liangrong,JIANG Kai.Retinex Low-Illumination Image Enhancement Algorithm Based on Light Image Estimation[J].Computer Engineering,2021,47(10):201-206.
Authors:HAN Mengyan  LI Liangrong  JIANG Kai
Abstract:
Keywords:
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