基于多层融合和细节恢复的图像增强方法

• 作者: 何国田 龙鑫
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像增强 多层 细节恢复
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 584-587
• 页数: 4页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0572

摘要

针对部分图像在光照不均匀、过亮或过暗下出现的对比度低、细节不可见等问题,提出了一种基于多层融合和细节恢复的图像增强方法.首先在HSV图像空间中将V通道等价复制为Retinex模型增强层、亮度增强层、细节突出层三层.在Retinex增强层中,利用加权引导滤波和形态学结合来消除光晕现象,并通过改进Ret-inex模型增强图像亮度和细节;在亮度增强层中,通过自适应归一化函数进一步增强亮度;在细节突出层中,人工蜂群算法优化改进局部线性增强模型来突出图像细节.最后根据Gamma校正特性和邻域像素关系,提出细节恢复方案避免融合后造成的部分细节模糊.实验数据表明,该算法能更有效地突出图像细节和提高对比度,并与现有算法在客观量化方面进行对比,综合性能更为优越,尤其在清晰度指标上远高于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何国田	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	13	69	5.0	8.0
3	龙鑫	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	6	44	4.0	6.0