HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强OA北大核心CSTPCD
为了在保持图像颜色自然的同时,适宜地提升图像的亮度和对比度,丰富图像的细节信息,提出了HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强方法。将低照图像转到HSV颜色空间,将明度分量V进行多尺度Retinex分解,得到多尺度的细节层图像和光照图像;对多尺度的细节层图像进行自适应分数拉普拉斯增强,而用自适应的对数斜率变换对光照图像进行增强;将增强后的明度分量V与色调H和饱和度S分量组合,得到亮度适宜、高对比度和高清晰度的图像。与部分现有方法进行比较,实验数据显示所提方法的增强图像的视觉效果更佳、信息熵和平均梯度更高,因此具有更优的图像增强性能。
万里勇;汪浩;罗文兵;
江西师范大学管理科学与工程研究中心,江西南昌330022 南昌工学院信息与人工智能学院,江西南昌330108江西师范大学管理科学与工程研究中心,江西南昌330022 江西师范大学软件学院,江西南昌330027江西师范大学管理科学与工程研究中心,江西南昌330022 江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330027
计算机与自动化
图像增强HSV空间Retinex分数拉普拉斯增强对数斜率变换
《传感技术学报》 2024 (007)
P.1202-1209 / 8
国家自然科学基金项目(61562063);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ212517,GJJ191105);南昌工学院机器人与智能系统研究中心项目(NGYZY-20-005);南昌工学院科技计划博士专项项目(NGKJ-22-01)江西省科技厅重点研发计划项目(20192BBEL50031);江西省高校人文社会科学研究项目青年项目(JY21242);江西省教育科学“十四五”规划课题项目(23YB327)。
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