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题名基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法
被引量:6
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作者
龙庆延
王正勇
潘建
何小海
卿粼波
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机构
四川大学电子信息学院
中国民航局第二研究所
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第12期5018-5023,共6页
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基金
国家自然科学基金(61871278)
成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX)
+1 种基金
四川省科技计划项目(2018HH0143)
四川省教育厅项目(18ZB0355)。
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文摘
针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法。首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量。利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并使用原始图像的绿色分量图作为引导图像,使用引导滤波对增强图像进行去噪处理。实验结果表明,提出的算法能够得到色彩更加真实、视觉效果更好的图像,同时能够避免过度增强、出现光晕等问题。
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关键词
RETINEX
图像增强
奇异值分解
引导滤波
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Keywords
Retinex
image enhancement
singular value decomposition
guided filtering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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