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摘要:
针对于低照度的图像的对比度、色彩饱和度较低以及细节模糊等问题,本文提出了一种综合性的改进低照度图像自身缺点的算法.该算法首先将低照度图像进行色彩空间转换,由RGB色彩空间转换到HSV色彩空间,并对HSV色彩空间中的亮度分量V进行对数变换,饱和度分量S进行线性变换;其次,利用顶帽变换的原理使图像背景的明暗提取功能得到增强,图像细节部分得到改善;最后,利用引导滤波的算法原理,把增强低照度图像时所模糊、丢失的边缘细节给重新弥补.实验结果表明,该算法对明显的弥补了低照度图像的缺陷,使低照度图像的亮度、色彩饱和度提高,图像细节边缘变得更加清晰,综合的提升了图像的质量.
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多级分解
低照度图像增强
Retinex算法
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图像增强算法
亮通道先验
引导滤波
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HSV彩色空间
Retinex理论
一种新的低照度彩色图像增强算法
低照度
彩色图像增强
分段对数变换
边缘保持
饱和度
色调
Retinex算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于引导滤波的低照度图像增强算法
来源期刊 智能计算机与应用 学科
关键词 低照度图像 HSV空间 对数变换 顶帽变换 引导滤波
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 科技创见与应用|Scientific achievement and application
研究方向 页码范围 199-203,208
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.12.044
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研究主题发展历程
节点文献
低照度图像
HSV空间
对数变换
顶帽变换
引导滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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