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双通道局部处理的自适应图像增强方法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金(61171165).
中文摘要:

为了在无需人工干预的情况下自适应地处理多种不同特征的降质图像, 有效恢复图中的细节信息, 提出一种双通道局部处理的图像增强方法. 首先在HSV 色彩空间内分别在亮、暗双通道对亮度分量进行局部分析, 计算出与之相适应的增强函数, 对图像进行增强; 然后对双通道的增强结果进行混合高斯加权合并, 得到增强后的亮度分量; 最后分析增强前后亮度分布的差异, 计算色彩补偿函数, 矫正增强过程中引入的色彩失真. 此外, 还提出一种快速滑窗技术, 以有效地降低运算的时间复杂度. 实验结果表明, 该方法能够灵活地处理如曝光不足、曝光过度、逆光以及雾霾影响等不同种类的图像, 甚至是综合了以上多种特性的复杂图像, 在处理效果和自适应能力上优势明显.

英文摘要:

In order to adaptively process various kinds of degraded images and effectively recover their de-tails without manual intervention, an image enhancement algorithm is proposed that locally processes im-ages in double channel. Firstly, in HSV color space, images are analyzed locally to calculate the appropriate enhancement functions in two channels, and then to be enhanced using these functions; then, enhancement results in two channels are weightedly merged using mixed Gaussian functions into enhanced intensity components; finally, a color compensation method is employed that considers intensity transformation to calculate compensation function and correct the color distortion resulting from the enhancement. Further-more, a fast sliding window technique is applied to significantly reduce the computational cost. Experimen-tal results show that the proposed algorithm can flexibly process images with different characteristics such as underexposed, overexposed, backlight, and misty images, as well as complex images of all the mentioned characteristics, the performance and adaptive ability are much better than other methods.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752