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基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法
司马紫菱, 胡峰
计算机应用
2019, 39 (6):
1804-1809.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112284
针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题，提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先，利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息；其次，结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数，同时提出了一种基于高斯引导滤波的反锐化掩模算法，用于调整基准图的细节；最后，分别从亮度、色调和曝光率设计曝光图集的加权值，通过多尺度融合得到最终增强结果，有效地避免了增强结果中的光晕和颜色失真。在不同的公开数据集上的实验结果表明，与传统的低照度图像增强方法进行相比，所提方法降低了亮度失真率，提升了视觉信息保真度。该方法能够有效地保留视觉信息，有利于实现低照度图像增强的实时性应用。
参考文献 |
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