【摘要】：隨著以深度學習為代表的人工智能技術(shù)廣泛發(fā)展與應(yīng)用,計算機視覺處理對視頻圖像的質(zhì)量要求也越來越高,因此更高性能和更智能化的數(shù)字圖像處理設(shè)備和技術(shù)顯得尤為重要。夜間圖像增強作為圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,增強后的夜間圖像,可以讓使用者獲得更多的圖片內(nèi)容和細節(jié)。夜間圖像增強可以從圖像的亮度和飽和度兩個方面進行提升。然而,傳統(tǒng)的夜間圖像增強算法會出現(xiàn)過度增強現(xiàn)象、光暈偽影或邊緣銳化嚴重等問題。而這些現(xiàn)象都會導致圖像質(zhì)量下降,如何更好地將夜間圖像增強為更加適合人眼觀察,并且可以進一步分析利用的圖像非常重要。本文的主要工作如下:(1)提出了一種基于Retinex理論的夜間圖像增強算法(BORET1)。該算法將背景圖像和全局圖像結(jié)合起來,并且利用gamma變換函數(shù)來得到增強系數(shù),該算法可以使原始圖像的亮度變亮。(2)提出BORET2算法,用來解決BORET1算法增強效果圖在暗區(qū)圖像的細節(jié)增強不明顯的問題。該BORET2算法的主要原理是使用優(yōu)化變換函數(shù)先增強整體圖像,再增強暗區(qū),將BORET2算法與其他六種算法進行了主觀評價和客觀評價分析。在主觀評價方面,BORET2算法相比其他算法亮度有所提升,細節(jié)信息更清晰;在客觀方面,評價結(jié)果顯示BORET2算法在無參考評價中要優(yōu)于其他算法。BORET2算法和其他算法最大的區(qū)別就是BORET2算法只采用冪次和加減運算,這樣可以使BORET2算法的復(fù)雜度降低,運行時間縮短。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41

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