基于虛擬曝光技術(shù)的低照度圖像融合算法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-05-11 21:45
圖像增強(qiáng)技術(shù)作為機(jī)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(duì)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(jì)算機(jī)處理要求。為了解決傳統(tǒng)算法存在的對(duì)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(duì)低照度圖像處理平臺(tái),該平臺(tái)提供多種增強(qiáng)算法,可快速實(shí)時(shí)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(duì)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(duì)偽曝光圖進(jìn)行去噪和邊緣處理,對(duì)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(duì)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(qiáng)圖像。實(shí)驗(yàn)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(qiáng)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(jí)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(qiáng)的基本理論分析
2.1 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法
2.1.1 直方圖均衡化算法
2.1.2 基于Retinex的增強(qiáng)算法
2.1.3 基于小波變換算法
2.2 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 基于虛擬曝光技術(shù)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹
4.2 傳統(tǒng)算法與本文算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比
4.2.1 主觀視覺效果對(duì)比
4.2.2 客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)比
5 低照度圖像增強(qiáng)處理軟件平臺(tái)的應(yīng)用
5.1 平臺(tái)介紹
5.2 平臺(tái)的使用展示
5.2.1 算法的實(shí)現(xiàn)
5.2.3 圖像邊緣檢測
5.2.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
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
[1]基于MSRCR的水下圖像清晰化算法[J]. 孫杰. 無線電工程. 2019(09)
[2]自適應(yīng)直方圖均衡化圖像增強(qiáng)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(bào)(自科版). 2018(01)
[3]一種結(jié)合暗通道先驗(yàn)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(jì)算機(jī)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(shí)與技術(shù). 2017(10)
[5]CLAHE算法在不同彩色空間中的圖像增強(qiáng)效果評(píng)估[J]. 劉黎明. 艦船電子對(duì)抗. 2016(06)
[6]基于色域差分與伽馬校正的交通燈識(shí)別[J]. 葉茂勝,李必軍,莫檸鍇,孔格菲. 軟件導(dǎo)刊. 2016(09)
[7]一種改進(jìn)CLAHE算法在醫(yī)學(xué)試紙條圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J]. 孫冬梅,陸劍鋒,張善卿. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]基于雙線性插值的CLAHE算法研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 劉巧玲,李想,明旭. 成都大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
[9]淺談Gamma校正與人類視覺的關(guān)系[J]. 時(shí)楓哲. 美術(shù)教育研究. 2014(22)
[10]圖像引導(dǎo)濾波的局部多尺度Retinex算法[J]. 方帥,楊靜榮,曹洋,武鵬飛,饒瑞中. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(07)
本文編號(hào):3182159
【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(jí)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(qiáng)的基本理論分析
2.1 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法
2.1.1 直方圖均衡化算法
2.1.2 基于Retinex的增強(qiáng)算法
2.1.3 基于小波變換算法
2.2 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 基于虛擬曝光技術(shù)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹
4.2 傳統(tǒng)算法與本文算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比
4.2.1 主觀視覺效果對(duì)比
4.2.2 客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)比
5 低照度圖像增強(qiáng)處理軟件平臺(tái)的應(yīng)用
5.1 平臺(tái)介紹
5.2 平臺(tái)的使用展示
5.2.1 算法的實(shí)現(xiàn)
5.2.3 圖像邊緣檢測
5.2.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
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
[1]基于MSRCR的水下圖像清晰化算法[J]. 孫杰. 無線電工程. 2019(09)
[2]自適應(yīng)直方圖均衡化圖像增強(qiáng)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(bào)(自科版). 2018(01)
[3]一種結(jié)合暗通道先驗(yàn)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(jì)算機(jī)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(shí)與技術(shù). 2017(10)
[5]CLAHE算法在不同彩色空間中的圖像增強(qiáng)效果評(píng)估[J]. 劉黎明. 艦船電子對(duì)抗. 2016(06)
[6]基于色域差分與伽馬校正的交通燈識(shí)別[J]. 葉茂勝,李必軍,莫檸鍇,孔格菲. 軟件導(dǎo)刊. 2016(09)
[7]一種改進(jìn)CLAHE算法在醫(yī)學(xué)試紙條圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J]. 孫冬梅,陸劍鋒,張善卿. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]基于雙線性插值的CLAHE算法研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 劉巧玲,李想,明旭. 成都大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
[9]淺談Gamma校正與人類視覺的關(guān)系[J]. 時(shí)楓哲. 美術(shù)教育研究. 2014(22)
[10]圖像引導(dǎo)濾波的局部多尺度Retinex算法[J]. 方帥,楊靜榮,曹洋,武鵬飛,饒瑞中. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(07)
本文編號(hào):3182159
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