高斯混合模型自适应微光图像增强

摘要：

为了改善微光情况下可见光图像传感器输出图像的质量,提出了一种基于高斯混合模型的自适应微光图像增强算法.对图像的直方图进行混合高斯建模,应用改进的期望最大化算法对直方图拟合,从而获取高斯混合模型的最优参数,然后根据各个聚类的交点将直方图分区,最后确定输出图像所属聚类的映射关系,同时应用保持最大熵方法逼近人类视觉特性映射函数得到最终的增强图像.实验结果表明,此图像增强模型能自适应确定最佳聚类个数,提高直方图拟合的运算速度,一帧图像平均处理时间为0．37 s,在相关信息熵和纹理信息等的客观评价中,增强结果明显优于传统方法,有效地提高了微光图像的对比度,同时保持了图像的细节.

关键词：图像增强、直方图、高斯混合模型、微光图像

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61203242

在线出版日期：2015-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：300-309