融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法

王改云; 郭智超; 路皓翔; 陆家卓; 张琦

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融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法

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针对低照度图像对比度低、细节模糊等问题,提出了融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法。通过遗传算法寻找输入图像亮度通道的最优分割阈值,根据得到的阈值,将亮度通道划分为多个不同曝光级的子图。通过多阈值分块增强算法对所有子图进行评估,根据评估结果调整每个子图的亮度。最后使用多尺度融合方法将输入图像细节信息融合到亮度增强图像中与现有的增强算法进行对比实验。结果表明,用所提算法增强后图像的各指标增加幅度均大于其它对比算法,且在提升图像亮度的同时解决了增强图像颜色失真和亮度分块的问题,有效地还原了图像的纹理信息,增强后图像的亮度分布很好地还原了真实拍摄环境的亮度分布,验证了该算法具有更好的性能。

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来源
《光子学报》|2022年第4期|385-398|共14页
作者
王改云; 郭智超; 路皓翔; 陆家卓; 张琦;
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作者单位

桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理软件;
关键词
图像增强; 图像重建; 图像融合; 神经网络; 低照度图像;

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