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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要 : 针对在弱光照条件下所采集的图像出现纹理缺失、对比度低等问题,提出了一种基于区域显著性识别的图像增强方法.对图像过度增强或部分区域增强不足问题,通过构建图像显著性特征图识别出图像中的显著区域和非显著区域,对基于暗通道先验估计出反转图像的... 展开 针对在弱光照条件下所采集的图像出现纹理缺失、对比度低等问题,提出了一种基于区域显著性识别的图像增强方法.对图像过度增强或部分区域增强不足问题,通过构建图像显著性特征图识别出图像中的显著区域和非显著区域,对基于暗通道先验估计出反转图像的透射图进行修正,从而通过去雾增强模型获得初步增强图像.最后通过改进的多尺度视网膜皮层(Multi-Scale Retinex,MSR)算法提高图像的整体亮度.通过主观及客观实验对比表明,该方法有效地降低了色彩失真的影响,突出了图像细节,使弱光照彩色图像具有更好的视觉效果. 收起
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