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Contrast enhancement of noisy low-light images based on structure-texture-noise decomposition

机译：基于结构-纹理-噪声分解的嘈杂低光图像对比度增强

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A noisy low-light image enhancement algorithm based on structure-texture-noise (STN) decomposition is proposed in this work. We split an input image into structure, texture, and noise components, and enhance the structure and texture components separately. More specifically, we first enhance the contrast of the structure image, by extending a 2D-histogram-based image enhancement scheme based on the characteristics of low-light images. Then, we reconstruct the texture image by retrieving residual texture components from the noise image and enhance it by exploiting the perceptual response of the human visual system (HVS). Experimental results on both synthetic and real-world images demonstrate that the proposed STN algorithm sharpens the texture and enhances the contrast more effectively than conventional algorithms, while providing robust performance under various noise and illumination conditions. (C) 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：提出了一种基于结构-纹理-噪声（STN）分解的低噪噪图像增强算法。我们将输入图像分为结构，纹理和噪声分量，并分别增强结构和纹理分量。更具体地说，我们首先通过扩展基于弱光图像特征的基于2D直方图的图像增强方案来增强结构图像的对比度。然后，我们通过从噪声图像中检索残留的纹理成分来重建纹理图像，并通过利用人类视觉系统（HVS）的感知响应来对其进行增强。在合成图像和真实图像上的实验结果表明，与常规算法相比，所提出的STN算法可更有效地锐化纹理并增强对比度，同时在各种噪声和光照条件下均具有强大的性能。 （C）2017 Elsevier Inc.保留所有权利。

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