針對低照度圖像存在亮度低、對比度低、邊緣模糊等問題,首先將低照度圖像NSCT多尺度分解,獲得低頻子帶圖像和高頻子帶系數(shù);接著將低頻圖像采用多尺度Retinex提升圖像亮度,借助非線性的雙邊濾波函數(shù)估計其照度分量,利用Gamma校正函數(shù)對照度分量進(jìn)行校正,提高圖像的動態(tài)范圍,利用影響因子校正反射分量,豐富其層次性,對圖像的整體輪廓進(jìn)行增強(qiáng);然后將高頻部分用Bayes閾值隔離噪聲,利用自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分對圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)進(jìn)行增強(qiáng);最后對處理后的圖像進(jìn)行NSCT重構(gòu)。實驗結(jié)果表明,本文算法的對比度、清晰度及信息熵與現(xiàn)有增強(qiáng)方法相比,平均提高了10.7%、9.8%、2.3%。增強(qiáng)后的圖像在細(xì)節(jié)、邊緣保持等方面也優(yōu)于現(xiàn)有算法,改善了圖像整體的視覺效果。 

【文章來源】：液晶與顯示. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

NSCT變換三級分解結(jié)構(gòu)圖

算法流程如圖2所示。一般的Retinex算法在對光照圖像估計時，都會假設(shè)初始光照圖像是緩慢變化的，即光照圖像是平滑的，但實際情況并非如此，在亮度相差很大的區(qū)域邊緣處，圖像的光照變化是不平滑的，在這種情況下，Retinex算法在此區(qū)域會出現(xiàn)“光暈”現(xiàn)象。

經(jīng)過NSCT變換分解得到的高頻方向子帶系數(shù)往往包括大部分的邊緣信息、紋理細(xì)節(jié)及幾乎全部的噪聲。一般情況下，復(fù)雜紋理和細(xì)節(jié)及弱邊緣特征信息出現(xiàn)在子帶絕對值較大的系數(shù)間，故需要將其進(jìn)行保留或增強(qiáng)處理，而噪聲存在于高頻子帶中絕對值較小的系數(shù)中，會影響圖像整體效果，需加以抑制。為了達(dá)到更為理想的增強(qiáng)效果，將分解得到的高頻子帶系數(shù)進(jìn)行Bayes Shrink閾值處理，不同尺度、不同方向上小于閾值的系數(shù)將其置0，對大于閾值的系數(shù)進(jìn)行保留，并對保留后的系數(shù)利用改進(jìn)分?jǐn)?shù)階微分算法做進(jìn)一步的增強(qiáng)處理。2.3.1 Bayes Shrink閾值去噪

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3280529