用于低照度图像增强的自适应颜色保持算法

摘要：

视频监控、场景恢复等领域中低照度图像噪点多,亮度低,可视效果差,而现有的图像处理技术容易出现颜色失真、光晕色块严重.为解决这一问题,根据韦伯-费希纳定律,把图像的像素点转换到对数空间,自适应获得符合视觉系统特点的预增强图像;再根据多尺度视网膜算法,分别计算与增强图像的R通道在三个尺度上的平均高斯滤波结果,获得入射光估计,把对数域的自适应增强图像像素值与入射光估计的差值作为多尺度视网膜算法的结果图像.进一步处理结果图像,将其RGB通道按照预增强图像中的颜色比例关系映射到0~255的范围;最后融合三个通道获得最终图像输出.通过图像质量的评价对比,该算法对不同低照度场景图像的增强结果,在对比度、色度保持等方面优于MSR、MSRCR和MSRCP算法.实验证明该算法在低照度图像的恢复和色度保留等方面有较好的效果,在增强视频监控的有效性等方面有较好的应用价值.

关键词：低照度图像、图像恢复、图像增强、带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)、MSRCP算法

所属期刊栏目：55

分类号：TP130(自动化基础理论)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目KJQN201800536,KJQN201800521;重庆市科委基础研究与前沿探索计划cstc2018jcyjAX0470

在线出版日期：2020-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：190-195,213