【摘要】：針對全變分Retinex模型使用反射分量的全變分作為正則項存在的不足,引入相對梯度并構(gòu)建擴展的全變分正則項,提出一種新的Retinex變分模型。相比于變分Retinex模型、全變分Retinex模型,該模型獲取的照度分量更加光滑,同時反射分量能夠分辨更多結(jié)構(gòu)信息和細節(jié)要素。進而,提出一種綜合考慮照度分量和反射分量的圖像增強模型。通過調(diào)整模型參數(shù),可有效應用于高動態(tài)范圍圖像色調(diào)映射、非均勻照度增強等圖像處理領(lǐng)域。與其他算法的對比顯示,該圖像增強模型能夠有效處理上述問題并取得較好的效果。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of using the total variation of the reflection component as the regular term in the total variational Retinex model, a new Retinex variational model is proposed by introducing the relative gradient and constructing the extended total variational canonical term. Compared with the variational Retinex model, the total variational Retinex model obtains more smooth illumination components, and the reflection component can distinguish more structural information and detail elements. Furthermore, an image enhancement model considering both illuminance and reflection components is proposed. By adjusting the model parameters, it can be effectively applied to image processing fields such as high dynamic range image hue mapping, non-uniform illumination enhancement and so on. Compared with other algorithms, the image enhancement model can effectively deal with the above problems and achieve good results.
【作者單位】： 北京大學地球與空間科學學院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃基金資助項目(No.2016YFC0801800)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2267812