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HSV色彩空间的Retinex结构光图像增强算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:2013.4.4
  • 页码:488-493
  • 分类:TP391[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]浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032, [2]浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室,杭州310032, [3]浙江华震三维数字化工程有限公司,嘉兴314100
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(61075118);浙江省自然科学基金(Y1080436).
  • 相关项目:多维信号的局部结构张量分析及应用研究
中文摘要:

在结构光几何重建中,由于拍摄方式和场景照明情况的复杂多变,使得产生的图像可能会因为光线的亮暗不均造成图像细节的缺失.为此,提出一种基于HSV色彩空间变换的带颜色恢复Retinex算法和色彩饱和度校正策略.针对颜色保持的需要,首先将传统RGB空间上的多尺度Retinex算法转换到HSV颜色空间;然后通过分析HSV颜色空间模型来增强模型中的V分量,同时利用相关系数使s分量随着V分量的增强进行自适应调整;最后将HSV模型转换到RGB空间,使增强后的图像颜色得到保持.实验结果表明,该算法应用于结构光条纹图像的增强中将使结构光图像在颜色得到保持的同时细节信息也得到了增强,更利于后续条纹信息的提取及自动编码.

英文摘要:

In structured light geometry reconstruction, as the projecting modes and lighting conditions are complex and changeful, detail information in dark areas are usually lost in the result images. An improved Retinex algorithm are proposed based on HSV color space with color restoration and color saturation correction strategy. According to the requirement of color retain, the algorithm includes following steps. Firstly, an input color image is converted from RGB color space into HSV color space. Then the traditional multi-scale Retinex algorithm is applied only to V-component through the analysis of HSV color space model. At the same time, the coefficient of correlation is used to adaptively adjust the S-component base in the enhancement of V-component. Finally by transforming HSI model into RGB model, the enhanced color image with color restoration is obtained. Experimental results show that, the algorithm used in structured light stripe image enhancement, the color of the structured light image is maintained and the detail information is enhanced very well, which is more favorable to follow-up stripe information extraction and automatic coding.

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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