像素级自适应融合的夜间图像增强

发布时间：2021-01-25 03:32

　　针对夜间图像整体亮度低、图像细节多集中在较低灰度级范围内的特点,本文提出了一种像素级自适应融合的夜间图像增强方法。首先,通过高通滤波的方式滤除图像的大部分暗背景信息,以整体增强图像各区域灰度细节;然后,将滤波后的图像与原始图像进行像素级自适应加权融合,其中每个像素点对应的两个权值取决于滤波图像内对应像素值与目标模糊集、背景模糊集的接近情况:越接近目标模糊集,滤波图像对应像素权值增大,同时原始图像对应像素权值减小;越接近背景模糊集,则相反,以此来进一步增强图像的全局对比度,增强视觉效果。实验结果表明:增强后的夜间图像在灰度细节和全局对比度方面都得到了显著提高。对于320×256分辨率的灰度图像,在CPU主频为3.0GHz的硬件环境下,处理时间小于10ms。采用本文方法处理的夜间退化图像的成像质量得到了明显改善,且其良好的实时性能够更好地满足工程应用需求。 

【文章来源】：液晶与显示. 2019,34(09)北大核心

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 引言
2 算法原理
    2.1 基于高通滤波的细节增强
    2.2 基于自适应融合的对比度增强
3 实验结果与分析
    3.1 灰度图像增强效果主观评价
    3.2 灰度图像增强效果客观评价
    3.3 灰度图像实时性评价
    3.4 彩色图像处理能力评价
    3.5 扩展性评价
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法研究（英文）[J]. 许轰烈,匡程,张乐,李莎,王树军,汤峥,李琳娜.  中国光学. 2017(06)
[2]自适应双向保带宽对数变换及低照度图像增强[J]. 毛东月,谢正祥,贺向前,贾媛媛,周丽华.  中国图象图形学报. 2017(10)
[3]海域图像增强方法综述[J]. 张锐,贾娜.  液晶与显示. 2017(10)
[4]应用雾天退化模型的低照度图像增强[J]. 余春艳,徐小丹,林晖翔,叶鑫焱.  中国图象图形学报. 2017(09)
[5]图像增强算法综述[J]. 王浩,张叶,沈宏海,张景忠.  中国光学. 2017(04)
[6]基于光参量放大相位共轭特性的图像修复与增强[J]. 王聪,杨晶,潘秀娟,蔡高航,赵巍,张景园,崔大复,彭钦军,许祖彦.  物理学报. 2017(10)
[7]基于主特征提取的Retinex多谱段图像增强[J]. 李红,吴炜,杨晓敏,严斌宇,刘凯,Gwanggil Jeon.  物理学报. 2016(16)
[8]基于双边纹理滤波的图像细节增强方法[J]. 郝志成,吴川,杨航,朱明.  中国光学. 2016(04)
[9]低照度视频图像增强算法综述[J]. 方明,李洪娜,雷立宏,梁铭.  长春理工大学学报(自然科学版). 2016(03)
[10]基于梯度直方图变换增强红外图像的细节[J]. 赵文达,续志军,赵建,王鹤,王飞.  光学精密工程. 2014(07)



本文编号：2998478