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针对传统低照度图像细节强化方法没有计算光照分量,导致方法存在图像细节强化效果差、时间长等问题,提出基于结构化森林的低照度图像细节强化方法。通过选择分支函数,构建结构化森林模型,并分析常见组合形式,采用伽马变换增强图像分量光度,引入线性拉伸方法实现图像的修正,并得到期望光照强度,利用交替变量分裂法建立图像分解模型,获得多尺度细节层,通过对图像的引导滤波,实现低照度细节图像的去噪处理,以达到图像细节强化的目的。仿真结果证明,结构化森林方法不但增强图像细节,而且能够提高强化时间,综合有效性较好。