【摘 要】
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当前的图像隐藏特征修复算法的特征融合过程为单次迭代,且为根据光照情况建立暗适应函数,导致低照度图像隐藏特征修复结果存在失真问题,图像噪声也偏高.为此,提出一种基于交替优化的低照度图像隐藏特征修复算法.模拟低光照对图像环境的自动应变能力,并根据光照情况设计暗适应函数,对隐藏特征像素点实现边缘拉伸及中值滤波操作,提取处理后的隐藏特征分量数值,建立非线性映射函数,交替优化融合特征信息,实现低照度图像隐藏特征的修复.仿真结果证明,所提方法可以有效提高色彩饱和度,并且不易出现失真、特征丢失以及噪声现象,在最大程度上
【机 构】
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湖北理工学院计算机学院,湖北 黄石435002;长春工业大学数学与统计学院,吉林 长春130012
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当前的图像隐藏特征修复算法的特征融合过程为单次迭代,且为根据光照情况建立暗适应函数,导致低照度图像隐藏特征修复结果存在失真问题,图像噪声也偏高.为此,提出一种基于交替优化的低照度图像隐藏特征修复算法.模拟低光照对图像环境的自动应变能力,并根据光照情况设计暗适应函数,对隐藏特征像素点实现边缘拉伸及中值滤波操作,提取处理后的隐藏特征分量数值,建立非线性映射函数,交替优化融合特征信息,实现低照度图像隐藏特征的修复.仿真结果证明,所提方法可以有效提高色彩饱和度,并且不易出现失真、特征丢失以及噪声现象,在最大程度上保证原始图像的自身特征属性,实现合理有效的隐藏特征修复.
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