基于多帧融合的低照度图像增强

发布时间：2021-02-04 22:54

　　在低照度条件下获得的图像通常存在噪声多、对比度低和颜色失真等问题。为改善低照度图像的视觉效果,本文深入研究了基于多帧融合的低照度图像增强算法,以多曝光融合技术为核心,分别对多曝光图像的配准和融合算法进行研究,最终形成了一套完整的低照度图像处理流程,并在Android平台上进行了实现。论文的主要工作如下:1.为解决低照度场景下多曝光图像的配准问题,本文提出一种基于局部模板匹配的图像配准算法。该算法首先在选定的参考图像中提取出鲁棒性较强的特征点,然后利用相似度准则,在待配准图像中搜索特征点对应的位置。为了提高匹配的范围与效率,对图像进行高斯金字塔分解,在每一层都执行上述的匹配操作。实验结果表明,该算法得到的匹配点对数目较多且分布均匀。2.针对现有多曝光融合算法不能有效还原图像细节和色彩信息的问题,本文提出一种基于Retinex理论的多曝光融合算法,并验证了该算法在低照度增强中的应用效果。首先通过高效的光照估计方法将多曝光图像序列分成光照图像序列和反射率图像序列,然后对两组图像序列进行不同的融合处理,分别得到重构后的光照图像和反射率图像,最后将这两者相乘得到最终的融合图像。3.本文所提的多曝... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

雾天图像和反转后的低照度图像对比

曝光图像的配准算法。 图像配准概述随着科技的进步，将多源图像进行融合以便得到含有更丰富信息的图像需求越来越迫切，图像配准技术也因此得到了巨大的发展。图像配准是场景在不同条件下获取到的多幅图像进行匹配对齐的过程。图像配准依相似度准则找出待匹配图像与参考图像之间的关联，并以此得到它们之变换关系，然后利用该关系将图像变换到同一坐标系下，保证对应像素位置上的一致。图像配准技术是图像融合和图像拼接等技术的基础，具应用空间，比如在多曝光图像融合中，如果对存在位置偏差的图像直接，会使融合图像变得模糊，图像细节不清晰，如图 3.1 所示：

4 5 67 81 1 1a a ( x, y )为像素点变换前的位置，( x , y ) 为像素点变换后的位置，1 a ~数。从上式可以看出，求解一个投影变换模型最少需要 4 对匹配点。基于局部模板匹配的图像配准算法于特征的配准算法是目前主流的图像配准算法，但其在多曝光图像较差。在多曝光图像中会存在大量的曝光程度过高或是过低的区域出的特征点较少且分布不均，此外，同一位置在不同曝光度下的特所不同，这使得特征点难以准确匹配。在对两幅曝光程度相差较大准时，SIFT 特征点匹配算法的效果较差，存在大量的误匹配点对，如而这会严重影响图像的配准结果。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WT和Retinex理论的低照度灰度图像增强算法[J]. 徐庆,崔金鸽,陈炳权.  湖南文理学院学报(自然科学版). 2017(02)
[2]基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法[J]. 宋瑞霞,李达,王小春.  图学学报. 2017(02)
[3]基于双边滤波的低亮度图像增强算法[J]. 田小平,姜薇,吴成茂.  西安邮电大学学报. 2016(04)
[4]基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法[J]. 黄宇晴,丁文锐,李红光.  北京航空航天大学学报. 2017(03)
[5]基于暗原色先验的低照度图像增强[J]. 黄勇,孙兴波,袁文林,范云飞.  四川理工学院学报(自然科学版). 2015(03)
[6]基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法[J]. 江燊煜,陈阔,徐之海,冯华君,李奇,陈跃庭.  浙江大学学报(工学版). 2015(03)
[7]一种基于色彩保持的低照度图像增强算法[J]. 蔡利梅,钱建生,罗驱波,夏林稳,张明胜.  计算机应用与软件. 2009(03)

博士论文
[1]多曝光图像融合关键技术的研究[D]. 王春萌.山东大学 2015

硕士论文
[1]基于人眼视觉特性的低照度图像增强算法研究[D]. 林宝栋.南京邮电大学 2017
[2]基于变分框架的Retinex图像增强方法研究[D]. 傅雪阳.厦门大学 2014



本文编号：3019068