【摘 要】
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由于缺乏光照、照明不均匀、天气变化、相对运动、过度曝光等复杂的自然环境因素导致相机无法始终捕捉到高可见度图像,这给后期的机器视觉应用带来了极大的挑战。因此对图像进行后期处理,使其在多态环境下仍然拥有高质量的标准是必要且势在必行的。低照度彩色图像通常不仅仅有亮度低的特征,同样因为设备精度等的原因伴随着噪声、色彩偏移等。此外,在增强的过程中容易放大噪声,色彩偏移,光晕伪影,梯度顺序不自然等问题。针对低
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由于缺乏光照、照明不均匀、天气变化、相对运动、过度曝光等复杂的自然环境因素导致相机无法始终捕捉到高可见度图像,这给后期的机器视觉应用带来了极大的挑战。因此对图像进行后期处理,使其在多态环境下仍然拥有高质量的标准是必要且势在必行的。低照度彩色图像通常不仅仅有亮度低的特征,同样因为设备精度等的原因伴随着噪声、色彩偏移等。此外,在增强的过程中容易放大噪声,色彩偏移,光晕伪影,梯度顺序不自然等问题。针对低照度图像增强存在的问题,本文的研究工作主要有以下三部分。第一,提出改进的Retinex算法。首先,引入明亮通道的思想来估计照明图,该照明图通过Retinex模型获得增强效果,并且还保持了颜色恒定性。其次,使用多尺度形态学闭操作来修改错误的估计照明,同时抑制噪声和保留边缘纹理特征。最后,使用导向滤波器修正梯度边缘,避免了出现光晕伪影现象。提出算法对光照不均匀图像的增强具有增强较暗部分的视觉特征、色彩恒定、没有光晕伪影和过度增强现象。该算法主要用来增强低照度图像中的光照不均匀图像,但它对其它低照度图像的增强效果不够稳定。第二,提出一种低照度图像的综合图像增强方法,该方法可以在保持图像自然并补偿色彩饱和度的前提下有效增强图像。首先,使用限制膨胀来估计全局照明强度图像。其次,为了保持自然性,用小窗口闭操作首先用于估计照明边缘,然后重新定义导引滤波器以融合照明强度和边缘。此外,提出了一种自适应饱和度融合算法来恢复丢失的色彩信息。通过主观评价和客观评价与其他最新方法比较,证明了该方法的优越性能。它是第一部分的改进,对低照度图像增强效果更加的稳定,但算法并不会去除图像中的噪声。第三,提出了一种基于U-Net网络的低亮度图像增强方法;首先,我们在fivek_data数据集的基础上制作了针对低照度条件图像的数据集;其次,在U-Net网络的基础上修改网络,使其能够适用于低照度图像的增强;该方案在网络中能够有效放大隐藏在黑暗中的特征和纹理,并与此同时,我们在算法中加入了去除噪声模块,消除了部分噪声并降低了在噪声对放大纹理特征的影响。
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