基于Retinex理论改进的低照度图像增强算法

时间:2024-06-27 10:52:10
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文件名称:基于Retinex理论改进的低照度图像增强算法

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更新时间:2024-06-27 10:52:10

Retinex理论 低照度图像 RGB空间 图像增强 MSR算法

针对光照不均匀、光线暗等环境导致图像采集单元采集到的图像视觉效果差、噪声大等问题,本文提出一种基于视网膜和皮层(Retinex)理论改进的低照度图像增强算法去恢复图像原有的视觉特征。将低照度图像从红、绿、蓝(RGB)空间转换到色调、饱和度、亮度(HSV)空间,在HSV空间的V通道去对低照度图像进行处理,这样能够避免图像三基色比例关系被破坏;采用改进的多尺度Retinex (MSR)算法估计光照分量,用非局部均值(NLM)滤波代替高斯滤波,利用滤波窗口与相邻窗口间的递归关系来简化计算,不仅能准确估计光照分量,还能够提高图像的处理速度;最后进行颜色空间逆变换,转换到人眼习惯的RGB颜色空间。实验结果表明该算法可以有效提高图像清晰度,保护图像的细节信息。


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