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基于Retinex图像增强
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2017-11-25
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为了提高低照度图像的亮度和对比度，提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先，基于Retinex理论，提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量，然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后，采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升，然后采用CI。AHE对其进行对比度增强。最后，将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量，并将增强后的图像转化为RGB空间图像，达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果，能抑制亮度较大像素点的增强，很好地突出图像中的细节信息，克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效，例如高动态（HDR）图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证，本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。
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