结合内外先验知识的低照度图像增强与去噪算法

摘要：

目的 现有大多数低照度图像增强算法会放大噪声,且用于极低照度图像时会出现亮度提升不足、色彩失真等问题.为此,提出一种基于Retinex(retina cortex)的增强与去噪方法.方法 为了增强极低照度图像,首先利用暗通道先验原理估计场景的全局光照,若光照低于0.5,对图像进行初始光照校正;其次,提出一种Retinex顺序分解模型,使低照度图像中的噪声均体现在反射分量中,基于分解结果,利用Gamma校正求取增强后的噪声图像;最后,提出一种基于内外双重互补先验约束的去噪机制,利用非局部自相似性原理为反射分量构建内部先验约束,基于深度学习,为增强后的噪声图像构建外部先验约束,使内外约束相互制约.结果 将本文算法与6种算法比较,在140幅普通低照度图像和162幅极低照度图像上(有正常曝光参考图像)进行主观视觉和客观指标评价比较,结果显示本文方法在亮度提升、色彩保真及去噪方面均有明显优势,对于普通低照度图像,BTMQI(blind tone-mapped quality index)和 NIQE(natural image quality evaluator)指标均取得次优值,对于极低照度图像,NIQMC(no-reference image quality metric for contrast distortion)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural simi-larity index,SSIM)3种指标均取得最优值,其他算法的峰值信噪比在8～18.35 dB,结构相似度在0.3～0.78,而本文算法可达到18.94 dB和0.82,优势明显.结论 本文算法不仅可以增强不同光照条件下的低照度图像,还可以有效去除图像中的噪声,效果稳定.

关键词：Retinex分解、低照度图像增强、暗通道先验、环境光照估计、双重互补先验约束、去噪

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2844-2855