结合自适应Gamma变换和MSRCR算法的低光照图像增强方法 |
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引用本文: | 云海姣,夏洋.结合自适应Gamma变换和MSRCR算法的低光照图像增强方法[J].中国科技论文,2022(11):1245-1253. |
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作者姓名: | 云海姣 夏洋 |
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作者单位: | 1. 长春大学电子信息工程学院;2. 长春大学研究生院 |
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基金项目: | 吉林省自然科学基金资助项目(YDZJ202201ZYTS432);;吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191197KJ); |
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摘 要: | 针对低光照图像整体对比度低、细节显示不够清晰的问题,提出一种结合自适应伽马(Gamma)变换和带颜色恢复的多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)算法的低光照图像增强方法。首先,为了动态地拉伸图像灰度值范围和提高图像对比度,进行RGB到HSV的颜色空间转换,采用多尺度融合方法提取图像的光照分量,并结合Gamma校正曲线实现图像自适应Gamma变换,提升图像的对比度;其次,针对自适应Gamma增强后的图像亮度较低的问题,采用MSRCR算法进一步提升图像亮度,并结合小波重构方法融合自适应Gamma变换后的图像和MSRCR增强后的图像;最后,由于小波重构后的图像局部存在过曝、过饱和的缺陷,结合基于模拟退火的自适应融合方法,将自适应Gamma变换后的图像和小波重构后的图像进行融合,得到最终的增强图像。所提方法既提高了低光照图像的对比度,使图像更有质感,又提升了图像的整体亮度,使暗部区域细节更加清晰;同时,弥补了MSRCR算法易出现色偏、颜色失真的缺陷。将所提方法应用于LOL低光照图像数据集,并与经典的图像增强算法...
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关 键 词: | 图像增强 低光照图像 自适应Gamma变换 MSRCR算法 小波重构 模拟退火算法 |
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