在低照度條件下獲得的圖像通常存在噪聲多、對比度低和顏色失真等問題。為改善低照度圖像的視覺效果,本文深入研究了基于多幀融合的低照度圖像增強算法,以多曝光融合技術為核心,分別對多曝光圖像的配準和融合算法進行研究,最終形成了一套完整的低照度圖像處理流程,并在Android平臺上進行了實現(xiàn)。論文的主要工作如下:1.為解決低照度場景下多曝光圖像的配準問題,本文提出一種基于局部模板匹配的圖像配準算法。該算法首先在選定的參考圖像中提取出魯棒性較強的特征點,然后利用相似度準則,在待配準圖像中搜索特征點對應的位置。為了提高匹配的范圍與效率,對圖像進行高斯金字塔分解,在每一層都執(zhí)行上述的匹配操作。實驗結果表明,該算法得到的匹配點對數(shù)目較多且分布均勻。2.針對現(xiàn)有多曝光融合算法不能有效還原圖像細節(jié)和色彩信息的問題,本文提出一種基于Retinex理論的多曝光融合算法,并驗證了該算法在低照度增強中的應用效果。首先通過高效的光照估計方法將多曝光圖像序列分成光照圖像序列和反射率圖像序列,然后對兩組圖像序列進行不同的融合處理,分別得到重構后的光照圖像和反射率圖像,最后將這兩者相乘得到最終的融合圖像。3.本文所提的多曝... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

霧天圖像和反轉后的低照度圖像對比

曝光圖像的配準算法。 圖像配準概述隨著科技的進步，將多源圖像進行融合以便得到含有更豐富信息的圖像需求越來越迫切，圖像配準技術也因此得到了巨大的發(fā)展。圖像配準是場景在不同條件下獲取到的多幅圖像進行匹配對齊的過程。圖像配準依相似度準則找出待匹配圖像與參考圖像之間的關聯(lián)，并以此得到它們之變換關系，然后利用該關系將圖像變換到同一坐標系下，保證對應像素位置上的一致。圖像配準技術是圖像融合和圖像拼接等技術的基礎，具應用空間，比如在多曝光圖像融合中，如果對存在位置偏差的圖像直接，會使融合圖像變得模糊，圖像細節(jié)不清晰，如圖 3.1 所示：

4 5 67 81 1 1a a ( x, y )為像素點變換前的位置，( x , y ) 為像素點變換后的位置，1 a ~數(shù)。從上式可以看出，求解一個投影變換模型最少需要 4 對匹配點�；诰植磕０迤ヅ涞膱D像配準算法于特征的配準算法是目前主流的圖像配準算法，但其在多曝光圖像較差。在多曝光圖像中會存在大量的曝光程度過高或是過低的區(qū)域出的特征點較少且分布不均，此外，同一位置在不同曝光度下的特所不同，這使得特征點難以準確匹配。在對兩幅曝光程度相差較大準時，SIFT 特征點匹配算法的效果較差，存在大量的誤匹配點對，如而這會嚴重影響圖像的配準結果。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于WT和Retinex理論的低照度灰度圖像增強算法[J]. 徐慶,崔金鴿,陳炳權.  湖南文理學院學報(自然科學版). 2017(02)
[2]基于HSI色彩空間的低照度圖像增強算法[J]. 宋瑞霞,李達,王小春.  圖學學報. 2017(02)
[3]基于雙邊濾波的低亮度圖像增強算法[J]. 田小平,姜薇,吳成茂.  西安郵電大學學報. 2016(04)
[4]基于圖像增強的無人機偵察圖像去霧方法[J]. 黃宇晴,丁文銳,李紅光.  北京航空航天大學學報. 2017(03)
[5]基于暗原色先驗的低照度圖像增強[J]. 黃勇,孫興波,袁文林,范云飛.  四川理工學院學報(自然科學版). 2015(03)
[6]基于曝光適度評價的多曝光圖像融合方法[J]. 江燊煜,陳闊,徐之海,馮華君,李奇,陳躍庭.  浙江大學學報(工學版). 2015(03)
[7]一種基于色彩保持的低照度圖像增強算法[J]. 蔡利梅,錢建生,羅驅(qū)波,夏林穩(wěn),張明勝.  計算機應用與軟件. 2009(03)

博士論文
[1]多曝光圖像融合關鍵技術的研究[D]. 王春萌.山東大學 2015

碩士論文
[1]基于人眼視覺特性的低照度圖像增強算法研究[D]. 林寶棟.南京郵電大學 2017
[2]基于變分框架的Retinex圖像增強方法研究[D]. 傅雪陽.廈門大學 2014



本文編號：3019068