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基于神经网络的低照度彩色图像增强算法
  • ISSN号:1002-1582
  • 期刊名称:《光学技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP301.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]苏州大学物理科学与技术学院,江苏苏州215006
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(60678051)资助项目
中文摘要:

由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。

英文摘要:

Because of the low illumination color images have the characteristics of low brightness,low contrast,dark colors and low signal noise ratio(SNR),classic image enhancement algorithms are very limited on their enhancement effects.A color image enhancement algorithm based on BP neural network is proposed.In order to prevent color distortion during the image enhancement,the RGB image is transformed to HSI image.Experiments show that the algorithm improves the low-illumination images' visual effect on enhancing the brightness of the image and the image SNR,adjusting the image dynamic range,enhancing the image contrast and detail,and increasing entropy of the image.

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期刊信息
  • 《光学技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科工委
  • 主办单位:中国兵工学会 北京理工大学 中国北方光电工业总公司
  • 主编:夏阳
  • 地址:北京海淀中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:gxjs@bit.edu.cn
  • 电话:010-68913628 68948720
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1582
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1879/O4
  • 邮发代号:2-830
  • 获奖情况:
  • 中国兵器工业总公司优秀期刊一等奖,首届国防科工委优秀期刊二等奖,美国工程索引(EI)对本刊论文的收录率为87%
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,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)
  • 被引量:12855