基于GIF滤波分解的低照度图像增强算法

• 作者: 朱时良 陈宇航
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: GIF滤波器 图像分解 自适应对比度增强 细节增强
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2016.02.008

摘要

针对常见的对比度增强方法在处理低照度图像时不能兼顾提升图像亮度、对比度,和增强细节的问题,提出基于引导滤波器(guided image filter,GIF)的低照度图像增强算法.首先将输入图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间;再利用GIF滤波器对图像进行图像分解,得到一个基本层和一个细节层;然后对基本层进行自适应Gamma校正,提高图像的整体亮度和对比度;再对细节层进行S型曲线增强,突出图像的局部细节;最后合成并恢复颜色,得到增强图像.将本文算法、全局Gamma校正、MSRCR 3种算法分别对低照度Bridge和Street图像进行处理,实验结果表明:本文算法能够在有效提升对比度的同时增强图像细节,提升了低照度图像的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱时良	武汉大学印刷与包装系	17	9	2.0	2.0
2	陈宇航	武汉大学印刷与包装系	4	2	1.0	1.0