文献类型：期刊文章

作　　者：陆涛[1]

Lu Tao(School of Information Engineering,Nanning College,Nanning 530200,China)

机构地区：[1]南宁学院信息工程学院,南宁530200

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：广西高校重点科研基金(KY2015Y13530);广西高校科学技术研究项目(KY2015YB533);广西邕宁区科技攻关项目(20160312A)资助。

年　　份：2020

卷　　号：32

期　　号：6

起止页码：154-162

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了避免图像在亮度增强时导致其颜色失真,且在局部易出现过增强等问题,设计了统计特征分类耦合自适应Gamma校正(adaptive Gamma correction,AGC)的图像增强算法,以更好提高图像细节与视觉效果。首先,将输入图像转换为HSV空间,使颜色与亮度分离,使其在增强亮度通道时不改变像素的原始颜色,有效降低颜色失真。然后,考虑不同图像的性质,利用统计信息将图像分类为高、低两种对比度,每种对比度又分为亮、暗两类。其次,基于传统的Gamma校正方法,通过对于不同类型的图像进行动态参数设置,形成一种AGC机制,从而为不同类型图像的构建了不同的增强函数,以完成不同类别图像的增强处理。实验数据表明,与当前流行的增强算法相比,所提算法具备更高的增强效果,呈现出更为自然的亮度与对比度,且保持了更多的颜色信息。

关 键 词：图像增强 统计特征分类  自适应Gamma校正  HSV颜色空间 动态参数设置  

分 类 号：TP391.4] TN01[计算机类]