基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

• 作者: 宋笑宇 李忠海 王崇瑶 陈灿灿
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: Retinex算法 引导滤波 图像分层 图像重构
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 41-49
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004?9037.2019.01.005

摘要

在处理低照度的图像时,传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度,但是存在"光晕伪影"和图像细节表现不明显等问题,因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法.首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法,将图像分成细节图像和基本图像.然后对分离出来的两个图像层构造增益系数,分别进行增强处理后再进行重构,得到一个新的亮度图像.最后,在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像.实验结果表明,本文算法使图像的边缘和细节更加突出,而且能够消除"光晕伪影"现象,客观评价指标也有较大幅度的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李忠海	沈阳航空航天大学自动化学院	51	366	10.0	17.0
2	陈灿灿	沈阳航空航天大学自动化学院	3	4	1.0	2.0
3	宋笑宇	沈阳航空航天大学自动化学院	1	1	1.0	1.0
4	王崇瑶	沈阳航空航天大学自动化学院	4	6	2.0	2.0