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 低照度图像增强算法

计算机与现代化 ›› 2014, Vol. 0 ›› Issue (1): 27-31.

#br# 低照度图像增强算法

西安石油大学陕西省钻机控制技术重点实验室，陕西西安710065

收稿日期:2013-08-26 出版日期:2014-01-20 发布日期:2014-02-10
作者简介:王闻博(1988-)，陕西眉县人，西安石油大学陕西省钻机控制技术重点实验室硕士研究生，研究方向：现代检测与控制技术；穆向阳,教授，博士；汤楠，教授，博士。
基金资助:
陕西省自然科学基础研究计划项目(2010JQ8033); 陕西省教育厅专项科研计划项目(08jk411); 西安市科技计划项目(YF07033)

Algorithm of Low Illumination Image Enhancement

Shaanxi Province Key Laboratory of Technical Rig Control, Xi’an Shiyou University, Xi’an 710065, China

Received:2013-08-26 Online:2014-01-20 Published:2014-02-10

摘要/Abstract

摘要：
[HTH]摘要：针对多尺度Retinex算法（MSR）以及其它图像增强算法处理后的图像峰值信噪比较低的缺陷，本文提出结合Retinex理论，根据照射分量和反射分量的特性，对二者分别采用不同的非线性函数进行调整来提高图像的对比度和增强图像细节，并在低亮度区域进行噪声抑制的方法。实验结果表明，在HSV和RGB彩色空间，运用本算法处理在低照度情况下的图像，处理后图像的峰值性噪比以及对比度高于其他算法，并且处理速度也快于MSR算法。

关键词: Retinex, 峰值信噪比, 噪声抑制, 彩色空间

Abstract: According to the multi-scale Retinex algorithm (MSR) defect images peak at low SNR, this paper puts forward a method of noise suppression in low luminance region according to the theory of Retinex, the characteristics of illumination and reflection components, the two respectively by different nonlinear functions to adjust, to enhance the image contrast and enhance image detail. The experimental results show that, in HSV and RGB color space, after using this algorithm in low light, uneven illumination image case, the peak signal to noise ratio and the image contrast are higher than that of MSR algorithm, and the processing speed is faster than MSR algorithm.

Key words: Retinex, peak signal-to-noise ratio, noise suppression, color space

王闻博,穆向阳,汤楠. #br# 低照度图像增强算法[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(1): 27-31.

WANG Wen-bo, MU Xiang-yang, TANG Nan. Algorithm of Low Illumination Image Enhancement[J]. Computer and Modernization, 2014, 0(1): 27-31.

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