基于OSTU的光照不均匀图像自适应增强算法

摘要：

针对现有算法在增强光照不均匀图像暗区域时存在亮区域亮度失真的问题,提出了基于OSTU的光照不均匀图像自适应增强算法.首先,将图像的色彩空间由RGB转换至HSV,使用多尺度引导滤波算法计算出V分量的照度分量与反射分量,然后,通过OSTU法计算V分量的最佳分割阈值,根据该阈值设计出自适应调整照度分量不同区域的两条伽马曲线,同时,将调整后的照度分量与原照度分量融合并对反射分量进行增强,最后,合并照度分量与反射分量,得到处理后的V分量.为验证算法的有效性,将该算法与MSR算法、CLAHE算法及相关文献所提算法进行对比,实验结果表明,所提算法在提高图像暗区域亮度的同时很好的避免了图像亮区域亮度失真现象,图像增强后具有较高的SSIM值和PSNR值.

关键词：图像增强;光照不均匀图像;大津法;引导滤波;伽马曲线

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：基于深度学习的视觉图像完整性检测技术研究H2019-275

在线出版日期：2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：315-321,386