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期刊文章详细信息

基于Retinex亮度校正与感知对比度的图像增强算法    

Image enhancement algorithm based on Retinex luminance correction and perceptual contrast

  

文献类型:期刊文章

作  者:汪小威[1]

机构地区:[1]南宁学院信息工程学院

出  处:《电子测量与仪器学报》

基  金:国家自然科学基金(61363037);广西区高等学校科研项目(KY2015Y13530)资助

年  份:2018

卷  号:32

期  号:6

起止页码:115-123

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对当前图像增强中易出现光晕伪影、细节裁剪效应和过度增强等问题,基于人类视觉系统(human visual system,HVS),优化对复杂与不同照明条件中场景感知力,提出了一种有效的非均匀与低光照图像的自然增强算法。首先,基于白块假设估计输入图像的亮度,并定义一种自适应的Retinex亮度校正算子,改善图像亮度。对于明亮区域的对比度,提出了一种调整映射函数,通过添加细节增益因子,结合调整映射函数与增益因子,保护与改善明亮区域的细节与对比度,有效抑制光晕、裁剪效应。对于暗淡区域,构建改进高斯差分(difference of Gaussian,Do G)的感知对比度映射(perceptual contrast map,PCM),通过动态范围调整的PCM来调节对比度,实现感知对比度增强与噪声抑制,防止过度增强。最后,采用一个显著图引导的加权组合算法,将暗区域对比度增强结果与明亮区域细节增强结果进行加权融合,并利用色彩校正技术来恢复图像的色彩信息,从而输出最终的增强结果。实验结果表明,与当前图像增强技术相比,所提方法的增强图像具有更好的视觉质量和感知对比度,以及更为清晰的细节与色彩信息。

关 键 词:图像增强 Retinex亮度校正  感知对比度  高斯差分  增益因子  显著图引导  加权融合

分 类 号:TP39]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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