發(fā)布時間：2021-05-11 21:45

　　圖像增強技術(shù)作為機器視覺的一部分,已在視頻監(jiān)控、交通管理、場所監(jiān)測等領(lǐng)域起著重要的作用。在夜間或光照不均條件下拍攝的圖像存在對比度低、暗區(qū)域大、顏色缺失等問題,不能滿足人眼視覺感知和計算機處理要求。為了解決傳統(tǒng)算法存在的對比度差、清晰度低、色彩失真等問題,根據(jù)虛擬技術(shù)和圖像融合技術(shù)原理,提出了基于虛擬曝光技術(shù)的低照度圖像融合算法。并開發(fā)了針對低照度圖像處理平臺,該平臺提供多種增強算法,可快速實時處理低照度圖像。算法首先將原始圖像轉(zhuǎn)換成HSV色彩空間中的HSV圖像,分離出亮度圖像和色度圖像,利用虛擬曝光技術(shù)對亮度圖進(jìn)行多倍曝光得到多幅偽曝光圖。其次采用引導(dǎo)濾波器對偽曝光圖進(jìn)行去噪和邊緣處理,對每幅圖像進(jìn)行分塊并根據(jù)局部方差準(zhǔn)則提取最優(yōu)子塊,采用圖像融合技術(shù)對所有最優(yōu)子塊進(jìn)行融合。最后,利用伽馬校正調(diào)整新RGB圖像的整體亮度,得到最終的增強圖像。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)的算法在亮度均值方面提高了 127.36%,有效提高了圖像細(xì)節(jié)紋理的清晰度、減少顏色失真、在主觀和客觀方面增強效果更佳。 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
前言
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
2 圖像增強的基本理論分析
    2.1 傳統(tǒng)圖像增強算法
        2.1.1 直方圖均衡化算法
        2.1.2 基于Retinex的增強算法
        2.1.3 基于小波變換算法
    2.2 圖像質(zhì)量評價方法
3 基于虛擬曝光技術(shù)的圖像融合算法
    3.1 顏色空間轉(zhuǎn)換
    3.2 多幅虛擬曝光序列圖
    3.3 引導(dǎo)濾波
    3.4 基于局部方差準(zhǔn)則的圖像融合
    3.5 伽馬校正
    3.6 實驗結(jié)果與分析
4 基于虛擬曝光技術(shù)算法的實驗結(jié)果分析
    4.1 實驗數(shù)據(jù)介紹
    4.2 傳統(tǒng)算法與本文算法的實驗對比
        4.2.1 主觀視覺效果對比
        4.2.2 客觀質(zhì)量評價對比
5 低照度圖像增強處理軟件平臺的應(yīng)用
    5.1 平臺介紹
    5.2 平臺的使用展示
        5.2.1 算法的實現(xiàn)
        5.2.3 圖像邊緣檢測
        5.2.4 圖像質(zhì)量評價
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要研究成果
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]自適應(yīng)直方圖均衡化圖像增強算法研究[J]. 王超,孫玉秋,徐石瑤,余美晨,李祖勝.  長江大學(xué)學(xué)報(自科版). 2018(01)
[3]一種結(jié)合暗通道先驗和圖像融合的水下圖像復(fù)原算法[J]. 尹芳,陳田田,吳銳,付自如,于曉洋.  小型微型計算機系統(tǒng). 2017(11)
[4]基于自適應(yīng)伽瑪校正的去霧算法[J]. 辛婷婷,肖雪梅.  電腦知識與技術(shù). 2017(10)
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[9]淺談Gamma校正與人類視覺的關(guān)系[J]. 時楓哲.  美術(shù)教育研究. 2014(22)
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本文編號：3182159