基于Retinex理论的草地图像增强算法研究

• 作 者: 刘卫光 李洋
• 机 构: 中原工学院
• 出 处: 计算机科学与应用
• 发表日期: 2017年6期
• 关键词: 图像增强 RETINEX理论 MSRCR算法
• 基金项目: 国家自然科学基金项目支持,No.U1404606,基于概率图模型的图像分割方法研究,本文得到河南省科技攻关项目支持No.152102210360,深度学习在视觉目标检测中的关键技术研究,No.172102210070,基于机器视觉和无线定位技术的割草机器人模型研究

为了解决室外环境中由于光照不均或者大雾天气下,草地图像模糊不清,不能有效的识别和提取草地图像重要信息的问题,本文提出一种专门针对草地图像的图像增强算法。本文基于传统的Retinex理论,用小波变换的方法拆分图像的高频分量和低频分量分别进行处理,之后再将处理结果融合重构。实验结果表明,相比传统的MSRCR算法和直方图均衡化方法,本文的算法提高了图像清晰度并且有效的抑制了图像处理时产生的噪声。