文献类型：期刊文章

作　　者：陈刚[1] 刘言[1] 杨贺超[1] 孙斌[2] 喻春雨[1]

CHEN Gang;LIU Yan;YANG He-chao;SUN Bin;YU Chun-yu(Nanjing Univ Posts&Telecommun,College of Electronic and Optical Engineering&College of Microelectronics,Nanjing 210023,China;Nanjing Univ Posts&Telecommun,School of Automation,Nanjing 210023,China)

机构地区：[1]南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,江苏南京210023 [2]南京邮电大学自动化院,江苏南京210023

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61801239);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.30918014106);南京邮电大学校企合作项目(No.2018外002,No.2019外157)。

年　　份：2021

卷　　号：29

期　　号：8

起止页码：1999-2007

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息,本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法。该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像,并对其进行自适应伽马亮度校正;然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理,一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪,一种是进行帧平均后提取Y通道分量与多个盲源分离降噪的Y通道分量依次进行结构匹配,并选出匹配最佳Y通道分量;再将最佳Y通道分量进行基于皮尔生长曲线的亮度调整后与经帧平均处理的U、V通道分量重新组合;最后将重组图像转换回RGB空间,即可得到视觉效果显著提升的彩色图像。本文提出的图像增强方法满足实时处理要求,可将原彩色图像的极低亮度提高54.4倍、中等亮度提高3.5倍;并将图像信息熵提高1.3~2.9倍。与典型的图像增强算法相比,本文提出的方法对低照度彩色图像在降低噪声、均衡光照和恢复细节方面有较大改善。

关 键 词：低照度 伽马校正 色彩空间  盲源分离 皮尔生长曲线  

分 类 号：TP391.9]