文献类型：期刊文章

作　　者：王瑞尧[1] 岳雪亭[1] 周志青[1] 耿则勋[1]

WANG Ruiyao;YUE Xueting;ZHOU Zhiqing;GENG Zexun(School of Information Engineering,Pingdingshan University,Pingdingshan Henan 467000,China)

机构地区：[1]平顶山学院信息工程学院,河南平顶山467000

出　　处：《计算机应用》

基　　金：河南省科技计划项目(162102310248)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：1164-1170

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：应用于光照分布不均的低照度图像,传统的图像增强算法会出现色彩失真、亮区过度增强等问题,因此提出一种最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法。首先,提出最大差值图的概念,通过最大差值图粗略估计出初始光照分量;然后,提出交替引导滤波的算法,利用交替引导滤波对初始光照分量进行校正,实现光照分量的准确估计;最后,设计了图像亮度自适应的伽马变换,能够根据获取的光照分量自适应调整伽马变换参数,从而在增强图像的同时消除光照不均带来的影响。实验结果表明,增强后的图像有效消除了光照分布不均带来的影响,图像亮度、对比度、细节表现能力和色彩保真度都得到了明显提升,平均梯度提升了1倍以上,信息熵提升了14%以上。由于提出的算法对光照分量估计准确,自适应伽马变换针对低照度图像进行了优化,因此,对于夜间等弱光源条件下的彩色图像具有十分有效的增强效果。

关 键 词：低照度图像 图像增强 最大差值图像  交替引导滤波  自适应伽马变换  

分 类 号：TP391.41]