图像增强低照度机器学习Retinex理论图像在形成,记录,处理和传输过程中,由于成像系统,记录设备,传输介质和处理方法的不完善,会导致图像质量的下降.光线不足,照度不够得到的图像具有低对比度,低信噪比,细节丢失等现象,这给人们的生活带来很多不便,因此研究图像增强具有非常重要的意义.本文介绍了应用于图像增强的典型方法,分...
在弱光照条件下拍摄的图像往往具有亮度低、对比度低、灰度范围窄、颜色失真等特点,并且噪声较大,严重影响了人眼的主观视觉效果,极大地限制了各种机器视觉系统的性能。 微光图像增强的作用是提高这些图像的视觉效果,以利于后续处理。本文综述了近几十年来发展起来的微光图像增强技术。首先,我们对这些算法进行了新的分类,...
内容提示: - 77 -第1期2021年1月No.1January,20210 引言生活中,光线暗,照度低、曝光不足会导致图片整体亮度偏低,噪声大,边缘细节信息丢失严重,影响图像视觉效果,因此对低照度图像进行处理是极有必要的。早年间,主要采用直方图均衡化、伽马变换、Retinex理论 [1] 等方法对低照度图像进行增强。虽然这些方法在一些...
使用图像增强方法和深度学习的方法可以提高低照度图像亮度,改善图像质量.文章首先对传统的低照度图像增强算法分类介绍,总结这些算法近年来的改进过程,然后重点介绍当下适用于低照度图像增强的网络模型,同时对这些网络结构和适用于该网络的部分方法进行梳理,最后介绍实验所需要的数据库与增强后图像的评价准则,提出了目前深度...
基于模型的低照度图像增强算法常见的有基于Retinex 模型和基于大气散射模型。Retinex 模型是由Land 等人提出的一种模仿人类视觉系统感知图像的亮度和真实色彩的模型。根据该理论可知人眼感知到的物体的颜色和亮度是由物体表面的反射特性决定的，与投射到人眼上的光谱特性无关。大气散射模型是因为反演后的低照度图像与浓雾...
图像增强图像传感器在光照不足的环境下成像,会造成视频图像噪声大,对比度低,大量细节信息无法表现等问题,这些不足严重影响人们对视频图像内容的判读和理解.分析了低照度视频图像的不足,总结了近年来针对这些不足提出的有代表性的一些低照度视频图像增强策略及它们的衍生算法.根据这些算法的亮度增强原理将它们分为基于...
图像增强图像传感器在光照不足的环境下成像,会造成视频图像噪声大,对比度低,大量细节信息无法表现等问题,这些不足严重影响人们对视频图像内容的判读和理解.分析了低照度视频图像的不足,总结了近年来针对这些不足提出的有代表性的一些低照度视频图像增强策略及它们的衍生算法.根据这些算法的亮度增强原理将它们分为基于...