基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法

司马紫菱; 胡峰

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基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法

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针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题,提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法.首先,利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息;其次,结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数,同时提出了一种基于高斯引导滤波的反锐化掩模算法,用于调整基准图的细节;最后,分别从亮度、色调和曝光率设计曝光图集的加权值,通过多尺度融合得到最终增强结果,有效地避免了增强结果中的光晕和颜色失真.在不同的公开数据集上的实验结果表明,与传统的低照度图像增强方法进行相比,所提方法降低了亮度失真率,提升了视觉信息保真度.该方法能够有效地保留视觉信息,有利于实现低照度图像增强的实时性应用.

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来源
《计算机应用》 |2019年第6期|1804-1809|共6页
作者
司马紫菱; 胡峰;
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作者单位

重庆邮电大学计算机科学与技术学院;

重庆;

400065;

计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学);

重庆;

400065;

重庆邮电大学计算机科学与技术学院;

重庆;

400065;

计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学);

重庆;

400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
低照度图像; Retinex理论; 曝光融合; 细节调整; 图像增强;

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