【摘 要】
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针对低照度图像具有低对比度、强噪声等问题,提出了一种自适应的低照度图像增强变分模型。根据亮度分量初步估计低照度图像取反之后图像的透射率,并利用Retinex算法进行细化,
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271294,No.61472303,No.61772389);中央高校基本科研业务费专项资金(No.NSIY21)
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针对低照度图像具有低对比度、强噪声等问题,提出了一种自适应的低照度图像增强变分模型。根据亮度分量初步估计低照度图像取反之后图像的透射率,并利用Retinex算法进行细化,以丰富图像的细节。为了抑制噪声的放大且保持边缘信息,根据亮通道先验原理和局部方差构建权重,自适应地调节正则化参数。采用交替迭代最优化方法求解包含透射率和恢复图像的能量泛函得到最优解。实验结果表明,该模型可有效地增强低照度图像,且能保留更多的图像细节、抑制噪声放大,相比于l1范数正则化方法,图像尺寸越大,该模型计算效率越高,计算时间优势越明
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