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Low light image enhancement with dual-tree complex wavelet transform

机译：利用双树复小波变换进行弱光图像增强

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In low light condition, low dynamic range of the captured image distorts the contrast and results in high noise levels. In this paper, we propose an effective contrast enhancement method based on dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) which operates on a wide range of imagery without noise amplification. In terms of enhancement, we employ a logarithmic function for global brightness enhancement based on the nonlinear response of human vision to luminance. Moreover, we enhance the local contrast by contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) in low-pass subbands to make image structure clearer. In terms of noise reduction, based on the direction selective property of DT-CWT, we perform content-based total variation (TV) diffusion which controls the smoothing degree according to noise and edges in high-pass subbands. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves a good performance in low light image enhancment and outperforms state-of-the-art ones in terms of contrast enhancement and noise reduction. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在弱光条件下，捕获图像的低动态范围会扭曲对比度并导致高噪声水平。在本文中，我们提出了一种基于双树复数小波变换（DT-CWT）的有效对比度增强方法，该方法可在较宽的图像范围内进行操作而不会产生噪声放大。在增强方面，我们基于人类视觉对亮度的非线性响应，采用对数函数进行全局亮度增强。此外，我们通过低通子带中的对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）增强了局部对比度，以使图像结构更清晰。在降噪方面，基于DT-CWT的方向选择特性，我们执行基于内容的总变化（TV）扩散，该扩散根据噪声和高通子带中的边缘来控制平滑度。实验结果表明，该方法在低光图像增强方面具有良好的性能，在对比度增强和降噪方面均优于最新技术。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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