机器视觉系统中低照度彩色图像自适应增强

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机器视觉系统中照度的衰减导致采集的图像偏色、亮度不足及细节损失,进而导致系统性能的下降。针对该问题提出一种快速的自适应低照度图像增强算法。先将低照度图像从RGB空间快速转换到HSV空间,实现色彩和亮度的分离,采用实时性较高的均值同态滤波方法对亮度分量V进行增强,引入自适应系数对亮度进行拉伸,最后将HSV转换到RGB模式。实验表明,该方法能有效校正低照度图像的颜色、对比度和亮度,对光照不均也有很好的均衡作用,具有较好的实时性和自适应性;能够较好保持视觉系统性能、增强系统的可维护性、易操作性。
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