【摘要】：為了解決單幅灰度圖像高光去除方法恢復結果存在的圖像失真問題,提出一種基于均場退火算法的單幅灰度圖像高光檢測方法.首先利用反射模型分別對鏡面反射分量和漫反射分量的分布進行建模;然后通過均場退火算法的迭代過程估計鏡面反射分量和漫反射分量的比例,對可能存在的高光區(qū)域進行檢測;最后利用基于BSCB模型的圖像修復方法修復高光區(qū)域.采用一種主觀評價方法和客觀評價方法相結合的性能的評價方法對文中方法進行驗證,結果表明,該方法是有效的;與傳統的高光檢測與恢復的方法相比,該方法能夠有效地檢測出灰度圖像中鏡面反射區(qū)域,且恢復效果更符合人眼視覺、恢復后的圖像質量更好,提高了圖像高光區(qū)域的恢復率.
[Abstract]:In order to solve the problem of image distortion in the restoration results of single gray image highlight removal method, a single gray image highlight detection method based on mean field annealing algorithm is proposed. Firstly, the distribution of mirror reflection component and diffusion reflection component is modeled by reflection model. Then the ratio of specular component to diffuse component is estimated by the iterative process of the mean field annealing algorithm to detect the possible specular region. Finally the image restoration method based on BSCB model is used to repair the specular region. A performance evaluation method which combines subjective evaluation method with objective evaluation method is used to verify the method in this paper. The results show that the method is effective. Compared with the traditional specular detection and restoration method, this method can effectively detect specular regions in gray-scale images, and the restoration effect is more in line with human vision, and the quality of restored images is better than that of traditional specular detection and restoration methods. The recovery rate of the highlight area of the image is improved.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學計算機科學與技術學院;哈爾濱理工大學儀器科學與技術博士后科研流動站;哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61440025) 黑龍江省教育廳科學技術研究項目(12541119)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2475207