基于模拟曝光融合的非均匀光照图像增强

TP391; 针对非均匀光照图像存在的场景细节被掩盖、图像信息获取较难的问题,提出一种基于模拟曝光融合的非均匀光照图像增强方法.首先,在H SV颜色空间下使用改进的自适应伽马校正算法处理亮度分量,将其作为中等曝光图像;其次,对亮度分量通过动态阈值划分过曝光像素集,对其使用最大信息熵估计及相机响应模型合成模拟的过曝光图像;再次,对原图像、中等曝光图像、过曝光图像组成的多曝光图像序列使用改进的质量度量方法以及基于导向滤波的权重优化方法得到融合图像;最后,融合结果经过多尺度细节增强处理得到最终的图像增强结果.实验结果表明,该算法能有效改善非均匀光照图像的视觉效果,通过主客观评价的数据对比,表明本文算...

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Published in吉林大学学报(理学版) Vol. 61; no. 3; pp. 601 - 611
Main Authors 王若状, 臧景峰, 张朋朋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022 2023
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ISSN1671-5489
DOI10.13413/j.cnki.jdxblxb.2022080

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Summary:TP391; 针对非均匀光照图像存在的场景细节被掩盖、图像信息获取较难的问题,提出一种基于模拟曝光融合的非均匀光照图像增强方法.首先,在H SV颜色空间下使用改进的自适应伽马校正算法处理亮度分量,将其作为中等曝光图像;其次,对亮度分量通过动态阈值划分过曝光像素集,对其使用最大信息熵估计及相机响应模型合成模拟的过曝光图像;再次,对原图像、中等曝光图像、过曝光图像组成的多曝光图像序列使用改进的质量度量方法以及基于导向滤波的权重优化方法得到融合图像;最后,融合结果经过多尺度细节增强处理得到最终的图像增强结果.实验结果表明,该算法能有效改善非均匀光照图像的视觉效果,通过主客观评价的数据对比,表明本文算法优于同类算法.
ISSN:1671-5489
DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2022080