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基于光线散射衰减模型的低照度图像增强
被引量：
4
1
作者
石吉豪
钟羽中
+1 位作者
郑秀娟
佃松宜
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1244-1255,共12页
针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题,提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先,本文提出了光线散射衰减模型,该模型合理解释了非均匀光照分布的成...
针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题,提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先,本文提出了光线散射衰减模型,该模型合理解释了非均匀光照分布的成像过程,其次,通过Max-RGB滤波器分别估计每个像素的照度,初始化照明图,然后,根据光照随图像分割区域入射角、入射距离平滑衰减的特性,利用深度信息和梯度信息优化光照分量,获得精确照明图;此外,利用暗通道先验中的透射率所具有的局部相似性来约束反射分量估计;最后,通过提出的光线散射衰减模型融合优化光照分量和反射分量,获得最终的低照度增强图像。通过与NPE,LIME,HE,ALSM,MSRCR,MF,WV_SIRE算法比较,在不同场景的低照度图像上,无参考各向异性质量评估器(BIQAA)最大为0.019 6,模糊检测累积概率(CPBD)最大为0.680 1,无参考空间域图像质量评估器(BRISQUE)最小为21.471 5,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.699 5,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效抑制噪声,提高图像对比度和亮度,更好地保留图像自然度。
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关键词
低照度图像增强
光线散射衰减模型
深度信息
暗通道先验
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职称材料
题名
基于光线散射衰减模型的低照度图像增强
被引量：
4
1
作者
石吉豪
钟羽中
郑秀娟
佃松宜
机构
四川大学电气工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1244-1255,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(No.2018YFB1307402)。
文摘
针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题,提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先,本文提出了光线散射衰减模型,该模型合理解释了非均匀光照分布的成像过程,其次,通过Max-RGB滤波器分别估计每个像素的照度,初始化照明图,然后,根据光照随图像分割区域入射角、入射距离平滑衰减的特性,利用深度信息和梯度信息优化光照分量,获得精确照明图;此外,利用暗通道先验中的透射率所具有的局部相似性来约束反射分量估计;最后,通过提出的光线散射衰减模型融合优化光照分量和反射分量,获得最终的低照度增强图像。通过与NPE,LIME,HE,ALSM,MSRCR,MF,WV_SIRE算法比较,在不同场景的低照度图像上,无参考各向异性质量评估器(BIQAA)最大为0.019 6,模糊检测累积概率(CPBD)最大为0.680 1,无参考空间域图像质量评估器(BRISQUE)最小为21.471 5,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.699 5,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效抑制噪声,提高图像对比度和亮度,更好地保留图像自然度。
关键词
低照度图像增强
光线散射衰减模型
深度信息
暗通道先验
Keywords
low-light image enhancement
light scattering attenuation model
depth information
dark channel prior
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于光线散射衰减模型的低照度图像增强
石吉豪
钟羽中
郑秀娟
佃松宜
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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