基于细节特征融合的低照度全景图像增强

摘要：

为了提高低照度条件下采集的全景图像的视觉效果,提出一种基于细节特征加权融合的低照度全景图像增强算法.首先,利用双边滤波算法提取出图像的光照分量,并分别采用自适应伽马校正和对比度受限的自适应直方图均衡化算法对光照分量进行处理;然后,与原始光照信息进行加权融合得到校正后的光照分量,并在反射分量调整时,提出一种自适应调整函数来校正反射信息;最后,将光照分量与反射分量合并,以实现对低照度全景图像的增强.实验结果表明,所提出的算法在提高图像亮度的同时,可以增强图像细节信息,去除噪声,使增强后图像色彩信息更加丰富自然.

关键词：细节特征、双边滤波、低照度全景图、图像增强

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安邮电大学研究生创新基金项目CXJJ2017057

在线出版日期：2019-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2673-2678