改进的Retinex低照度图像增强算法研究

• 作者: 李占利 李姣 李洪安 牟琦 魏妍妍
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 低照度图像 Retinex 图像增强 引导滤波 低秩分解 稀疏噪声
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 页码范围: 2001-2010
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201711096

摘要

针对Retinex算法处理低照度图像时会出现细节丢失、边缘模糊等现象,本文采用引导滤波和低秩分解对Retinex算法进行了改进.该算法在采用多尺度Retinex提升图像亮度、得到反射分量后,采用引导滤波和高频提升对图像的反射分量进行细节增强;然后,运用全局低秩分解算法去除稀疏噪声,有效地消除了低照度图像中的噪声,以及高频提升过程中产生的噪声.实验表明:该算法不仅能够有效的提高图像的亮度和对比度,同时也保留了原始图像中丰富的边缘和细节信息,并有效去除了图像噪声,图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升.将该算法应用于低照度环境下的人脸检测,检测率也得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李占利	西安科技大学计算机科学与技术学院	82	502	12.0	19.0
2	牟琦	西安科技大学计算机科学与技术学院	25	102	7.0	9.0
6	李洪安	西安科技大学计算机科学与技术学院	25	69	5.0	7.0
7	魏妍妍	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0
8	李姣	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0