夜間獲得的圖片經(jīng)常存在整體亮度偏低、低對(duì)比度、大量細(xì)節(jié)不可見等問題。一方面不能滿足人們視覺感官的需要,另一方面對(duì)于后續(xù)的圖像處理例如圖像識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等都會(huì)造成較大影響。針對(duì)該問題,本文對(duì)夜間低照度圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行了研究,具體工作及主要成果如下:（1）針對(duì)微光夜間低照度圖像整體亮度偏低,大量細(xì)節(jié)不可見的問題,提出了一種攝影膠片顯影啟發(fā)的夜間低照?qǐng)D像增強(qiáng)方法。受攝影膠片顯影啟發(fā),提出該方法思路:將夜間低照?qǐng)D像看作膠片圖像,對(duì)輸入圖像求顯影得到對(duì)應(yīng)的顯影,然后采用暗原色先驗(yàn)的方法對(duì)顯影圖像進(jìn)行增強(qiáng),最后再求反得到清晰的增強(qiáng)后的夜間圖像。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在很大程度上提高了圖像質(zhì)量、豐富了圖像信息、提高了清晰度,能簡(jiǎn)單有效地對(duì)夜間圖像進(jìn)行增強(qiáng)。（2）帶亮光源或者局部明暗差異大的夜間低照度圖像,在圖像增強(qiáng)過程中容易出現(xiàn)光暈問題,因此提出了另外一種基于雙通道的夜間圖像增強(qiáng)方法。該方法結(jié)合現(xiàn)有暗原色和亮原色先驗(yàn)對(duì)夜間圖像進(jìn)行清晰化處理。先利用亮通道先驗(yàn)獲得初始傳輸估計(jì),然后使用暗通道作為互補(bǔ)通道,以糾正從亮通道先驗(yàn)獲得的潛在錯(cuò)誤傳輸估計(jì)值,并提出了一種精細(xì)的傳輸過程,使用引導(dǎo)濾波來保留輸入圖像的邊緣... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

攝影圖像：從潛影到正可見圖像

行清晰化增強(qiáng)處理，最后將增強(qiáng)后的圖像反轉(zhuǎn)，得到增強(qiáng)的夜間清晰圖像。其中對(duì)夜間顯影圖像進(jìn)行清晰化增強(qiáng)，是算法的關(guān)鍵和核心，下面詳細(xì)論述。圖2-2 攝影膠片顯影啟發(fā)的夜間低照?qǐng)D像增強(qiáng)方法Fig.2-2 Night low image enhancement method inspired by photographic film development觀察夜間顯影圖像，可以發(fā)現(xiàn)夜間顯影圖像具有如下特點(diǎn)：圖像整體偏白，圖像模糊，像被薄霧所遮蓋�；谶@樣的一個(gè)觀察，采用霧天圖像成像模型描述夜間顯影圖像的成像過程，如式(2-1)：I ( x)=J(x)t(x)+A(1 t(x))(2-1)其中x是圖像中像素的位置， I (x)是夜間顯影光照總強(qiáng)度，即夜間顯影圖像， J (x)表示要復(fù)原的清晰化顯影圖像。A表示環(huán)境光強(qiáng)，是一個(gè)全局變量，與 x無關(guān)。t (x)表示透射率。根據(jù)何凱明的暗原色先驗(yàn)[32]， 可以通過式(2-2)求得：AIxxdark()t ()= 1 (2-2)式中

10(a) (b)圖2-3 采用本章方法對(duì)夜間低照度圖像增強(qiáng)處理。(a) 原圖；(b) 增強(qiáng)后圖像Fig.2-3 Low illumination night-time image enhancement using the proposed method in this work. (a)input images; (b) enhanced images(a) (b)圖2-4 采用本文方法對(duì)夜間低照度圖像增強(qiáng)處理。(a)原圖；(b)增強(qiáng)后圖像Fig.2-4 Low illumination night-time image enhancement using the proposed method in this work. (a)input images; (b) enhanced images

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Retinex算法的亮度分層圖像增強(qiáng)算法[J]. 李忠海,宋笑宇,陳燦燦,王崇瑤.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2019(01)
[2]基于Retinex改進(jìn)的夜間圖像增強(qiáng)算法[J]. 李宏宇,朱一峰,黃怡.  長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[3]結(jié)構(gòu)紋理分離的對(duì)比度和細(xì)節(jié)增強(qiáng)[J]. 尹超,郭曉金,田肖,何川.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(12)
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碩士論文
[1]基于直方圖均衡的夜間圖像增強(qiáng)算法研究[D]. 趙麗.蘭州大學(xué) 2018
[2]夜間視頻增強(qiáng)算法研究及硬件設(shè)計(jì)[D]. 朱海輝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3469143