基于自适应阈值和局部色调映射的低照度图像处理
为了解决低照度图像的细节信息缺少和清晰度低的问题,在HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间中,采用非下采样剪切波变换(NSST)与Retinex理论的融合算法对低照度图像进行处理.首先对HSV空间的V分量进行分解,得到多个高通子带与一个低通子带,对高通子带采用改进的基于贝叶斯萎缩的自适应阈值算法完成去噪,对低通子带采用改进的自适应局部色调映射算法提高对比度,然后对两个子带进行NSST逆变换以得到新的V分量并对其进行白平衡处理,最后将处理后的图像反转到RGB(Red,Green,Blue)空间中得到结果图像.实验结果表明,所提算法能够改善低照度图像的质量,提高清晰度与对比度.
图像处理、非下采样剪切波变换、图像去噪、HSV颜色空间、图像增强、Retinex理论
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TP391(计算技术、计算机技术)
山西省自然科学基金201901D111151
2021-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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