【摘 要】
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针对部分图像在光照不均匀、过亮或过暗下出现的对比度低、细节不可见等问题,提出了一种基于多层融合和细节恢复的图像增强方法。首先在HSV图像空间中将V通道等价复制为Retin
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中国科学院重庆绿色智能技术研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划重大科学仪器设备开发重点专项基金资助项目(2017YFF0108100);重庆市产业类重点研发基金资助项目(cstc2017zdcy-zdzx0026)
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针对部分图像在光照不均匀、过亮或过暗下出现的对比度低、细节不可见等问题,提出了一种基于多层融合和细节恢复的图像增强方法。首先在HSV图像空间中将V通道等价复制为Retinex模型增强层、亮度增强层、细节突出层三层。在Retinex增强层中,利用加权引导滤波和形态学结合来消除光晕现象,并通过改进Retinex模型增强图像亮度和细节;在亮度增强层中,通过自适应归一化函数进一步增强亮度;在细节突出层中,人工蜂群算法优化改进局部线性增强模型来突出图像细节。最后根据Gamma校正特性和邻域像素关系,提出细节恢复方案
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