低照度圖像增強(qiáng)技術(shù)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的高速發(fā)展，成像系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)控設(shè)備能夠捕獲到大量的圖像信息。然而在室內(nèi)、夜間、光照不均勻等低照度條件下，由于非自然光源的照度不充分，目標(biāo)表面的反射光較弱，造成進(jìn)入成像傳感器的光線不足，所以導(dǎo)致在這種低照度條件下獲取到的圖像質(zhì)量下降嚴(yán)重、圖像辨識(shí)性能差，而且含有大量噪聲，以至于難以辨別圖像中的細(xì)節(jié)，降低了圖像的使用價(jià)值。
　　傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法大多是從空間域和頻率域?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)，處理結(jié)果往往達(dá)不到預(yù)期要求。

2、針對(duì)這種情況，本文對(duì)低照度環(huán)境下降質(zhì)圖像增強(qiáng)的理論和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入的研究，并對(duì)現(xiàn)有的處理方法進(jìn)行完善和改進(jìn)，具體的研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，分析了本課題的現(xiàn)實(shí)背景和應(yīng)用價(jià)值，深入研究了傳統(tǒng)的低照度圖像增強(qiáng)算法，比如直方圖均衡化、同態(tài)增晰、以及目前被廣泛使用的基于色彩恒常性的Retinex算法。Retinex算法通過(guò)模仿人類的視覺(jué)特性，對(duì)低照度圖像的照射分量進(jìn)行近似估計(jì)，再進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，獲得反映物體本質(zhì)特征的反射分量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖

3、像的增強(qiáng)處理。
　　其次，針對(duì)Retinex算法存在的不足之處，提出了一種改進(jìn)的基于變分Retinex的低照度圖像增強(qiáng)框架，先采用變分Retinex算法對(duì)輸入的低照度圖像的亮度分量進(jìn)行處理，通過(guò)多次迭代得到趨于穩(wěn)定的反射分量和照射分量；接著對(duì)照射分量進(jìn)行修正，來(lái)提高圖像的對(duì)比度；對(duì)反射分量進(jìn)行修正，來(lái)去除圖像的噪聲和增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)；然后再采用自動(dòng)白平衡處理得到最終的增強(qiáng)圖像。實(shí)驗(yàn)表明，該算法有效的改善了圖像的過(guò)度增強(qiáng)以及顏色失真等