基于PCA的可变框架模型Retinex图像增强算法

• 作者: 冯瑞利 蔡自兴 郭璠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像增强 Retinex理论 主要成分分析 可变框架模型 去相关拉伸
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 395-397
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.01.111

摘要

针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的可变框架模型Retinex图像增强算法.PCA变换提供通道间良好的正交性,可避免由于亮度调整带来的色度失真.该算法通过PCA变换得到图像亮度分量、色度分量,对得到的亮度分量使用改进的可变框架模型Retinex进行处理,适当调整色度分量,最后对处理得到的RGB图像进行去相关拉伸.实验结果表明,该方法能有效改善恶劣天气造成的图像退化现象,提高图像的清晰度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡自兴	中南大学信息科学与工程学院	393	7036	40.0	69.0
2	郭璠	中南大学信息科学与工程学院	17	594	7.0	17.0
3	冯瑞利	中南大学信息科学与工程学院	1	18	1.0	1.0