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时间:2019-05-15
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1、第29卷第8期计算机应用V01.29N0.82009年8月JournalofComputerApplicationsAug.2009文章编号:1001—9081(2009)08—2077—03基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法刘茜,卢心红,李象霖(1.中国科学院研究生院,北京100049;2.西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715)(1iuqian@hep.con.cn)摘要:介绍了一种基于MSR的自适应图像增强的方法,能够较好地自动处理由于云雾、雨天等天气原因和光照不足导致的
2、景物不清、视觉质量差和对比度低的图像,提升多种类型的图像视觉质量。通过对实验的结果以及算法的普适性进行比较和分析,证明了该方法是有效的。关键词:图像增强;多尺度Retinex;自适应;普适性算法中图分类号:TP751文献标志码:AAdaptiveimageenhancementmethodbasedonmulti-scaleRetinexalgorithmLIUQian。LUXin—hong,LIXiang—lin(1.GraduateUnive~i@oftheChineseAcademyofS
3、ciences,Beijing100049,China;2.CollegeofComputerandInformationScience,SouthwestUnivemi@,Chongqing400715,China)Abstract:ThispaperpresentedanadaptiveimageenhancementapproachbasedonMulti-ScaleRetinex(MSR).Thismethodwasgoodatautomaticprocessingonimageryin
4、poorweatherconditions,suchasfrog,rain,thincloud,orlackoflight,toelhtlancethevisualquality.Theexperimentalresultsapprovethatthismethodiseffectiveandgeneralizable,andsuitsformanytypesofimages.Keywords:imageenhancement;Multi—ScaleRetinex(MSR);adaptive;u
5、niversalalgorithm色调重现以及图像增强效果。0引言1.1单尺度Retinex算法数码CCD、手持摄像机以及航拍胶片等在获取图像的时SSR算法(SSR)是在Land提出的中心/环绕Retinex的候,可能由于拍摄环境因素的影响无法获得令人满意的图像基础上发展起来的,该算法的实现和操作比较容易,运算质量。在拍摄过程中的光照情况不均匀,使获得的图像曝光速度较快,而且物理意义更加清楚。其数学形式可以表示为:不均匀;或者受到薄云薄雾的影响,得到的图像可能模糊不Rf(,y)=logIi(,,
6、,)一log[F(,Y)Ii(,Y)](1)清、对比度低或清晰度不够等。这种视觉效果不佳的图像给其中li(,Y)表示输入图像中的第i个颜色通道,表示卷积判读人员判定目标带来一定困难,尤其在战时,对敌侦察不可运算,R(,y)表示Retinex输出,F(,Y)为归一化的中L'/能重复进行,用有限的图像资料通过图像增强的方法处理后环绕函数,即:获得更多更准确的目标信息是至关重要的。『JF(,Y)dxdy=1(2)同态滤波被广泛用于图像对比度增强、去除云雾以及消除不均匀光照等问题I3J,取得了较好的效果
7、。不过,这些方1.2多尺度Retinex算法法直接对彩色图像进行处理的效果就不够理想。Jobson等人指出,颜色恒静『生理论的目标是要同时完成动态范围的压缩、颜色相对于照度的独立和颜色的重现。SSR单尺度Retinex(SingleScaleRetinex,SSR)、多尺度Retinex(Multi—SealdeRetinex,MSR)在图像增强处理中具有算法虽然对彩色航拍图像的处理有较好的效果,但为了更好地实现动态范围的压缩和颜色的恒常性,需要采用MSR算锐化、色彩恒常、颜色高保真和高动态范围
8、压缩等特性,特别法。],其数学形式为将多个SSR的输出结果进行加权求和:是在处理恶劣天气下视觉质量较差的图像时,图像质量得到了很大的改善I9。本文提出了基于MSR的自适应图像增R(,Y)=N强算法,对视觉质量较差的灰度图像和彩色图像进行处理,并∑{log//(x,)一log[F.(,),l(,,,)]}(3)对算法的普适性进行了研究和分析。其中R(,Y)是MSR在第i个色彩空间的输出,Ⅳ为尺度个1Retinex算法的发展数,为对应于每一个尺度的权值,满足:最早的Retinex算法是Land等人提
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