【摘要】：隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)廣泛發(fā)展與應(yīng)用,計(jì)算機(jī)視覺處理對(duì)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(qiáng)作為圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,增強(qiáng)后的夜間圖像,可以讓使用者獲得更多的圖片內(nèi)容和細(xì)節(jié)。夜間圖像增強(qiáng)可以從圖像的亮度和飽和度兩個(gè)方面進(jìn)行提升。然而,傳統(tǒng)的夜間圖像增強(qiáng)算法會(huì)出現(xiàn)過度增強(qiáng)現(xiàn)象、光暈偽影或邊緣銳化嚴(yán)重等問題。而這些現(xiàn)象都會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,如何更好地將夜間圖像增強(qiáng)為更加適合人眼觀察,并且可以進(jìn)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)效果圖在暗區(qū)圖像的細(xì)節(jié)增強(qiáng)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(qiáng)整體圖像,再增強(qiáng)暗區(qū),將BORET2算法與其他六種算法進(jìn)行了主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)分析。在主觀評(píng)價(jià)方面,BORET2算法相比其他算法亮度有所提升,細(xì)節(jié)信息更清晰;在客觀方面,評(píng)價(jià)結(jié)果顯示BORET2算法在無參考評(píng)價(jià)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(yùn)算,這樣可以使BORET2算法的復(fù)雜度降低,運(yùn)行時(shí)間縮短。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 余春艷;徐小丹;林暉翔;葉鑫焱;;應(yīng)用霧天退化模型的低照度圖像增強(qiáng)[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2017年09期

2 孫玲姣;;基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法研究[J];數(shù)碼世界;2016年12期

3 朱振軍;賈少華;;QMV141型微光圖像增強(qiáng)儀[J];輕兵器;2017年09期

4 程景云 ,朱泉生;用對(duì)流—擴(kuò)散方程的差分格式實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的機(jī)理[J];上海海運(yùn)學(xué)院學(xué)報(bào);1989年04期

5 張春森;;利用TM資料提取森林信息的波段選擇及圖像增強(qiáng)方法探討[J];遙感信息;1989年04期

6 王超;;基于圖像增強(qiáng)的幾種霧天圖像去霧算法[J];自動(dòng)化應(yīng)用;2018年02期

7 李杰美慧;王謀;韓江鴻;吳丹陽;王惠剛;;小波變換在水下圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J];技術(shù)與市場(chǎng);2016年07期

8 胡布?xì)J;莫曉麗;;降質(zhì)圖像增強(qiáng)及評(píng)價(jià)的應(yīng)用[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2015年09期

9 侯艷芹;李均利;魏平;陳剛;;一種基于二維離散小波變換的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年07期

10 王罡;;基于人眼視覺特性的艦船圖像增強(qiáng)方法[J];艦船科學(xué)技術(shù);2019年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 王穎斌;;標(biāo)清轉(zhuǎn)高清的圖像增強(qiáng)算法探討[A];第24屆中國(guó)數(shù)字廣播電視與網(wǎng)絡(luò)發(fā)展年會(huì)暨第15屆全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)與音視頻廣播發(fā)展研討會(huì)論文集[C];2016年

2 余張蕾;楊兵;;基于小波變換的X線圖像增強(qiáng)[A];第十二屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 陳浩;崔玉柱;劉清華;;工業(yè)X射線多尺度圖像增強(qiáng)方法研究[A];2014年全國(guó)射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2014年

4 張斌;吳鵬;袁杰;孫凌卿;傅啟明;陸宇;;一種基于人眼視覺特性的Curvelet域紫外圖像增強(qiáng)算法[A];數(shù)字中國(guó) 能源互聯(lián)——2018電力行業(yè)信息化年會(huì)論文集[C];2018年

5 虞學(xué)良;金浩然;楊克己;;水冷散熱板內(nèi)流道超聲成像的圖像增強(qiáng)[A];2017遠(yuǎn)東無損檢測(cè)新技術(shù)論壇論文集[C];2017年

6 肖斌;張眾;張旭東;;通過Matlab開發(fā)DSP的圖像增強(qiáng)算法[A];全國(guó)第三屆信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)�？痆C];2009年

7 詹潔;嚴(yán)非;;一種新的變分Retinex圖像增強(qiáng)方法[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

8 黃松威;朱兆彤;胡友峰;;基于多尺度Curvelet變換聲納圖像增強(qiáng)改進(jìn)算法研究[A];2018年水下無人系統(tǒng)技術(shù)高峰論壇論文集[C];2018年

9 張玉成;孟凡勇;楊民;;小波變換和自適應(yīng)鄰域?qū)Ρ榷认碌腦射線圖像增強(qiáng)[A];第十五屆中國(guó)體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2017年

10 黃華;蔣永馨;王孝通;徐曉剛;;一種基于Ardely分割算法的夜間圖像增強(qiáng)方法[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條

1 王齊強(qiáng);我國(guó)圖像增強(qiáng)算法領(lǐng)域還需加強(qiáng)專利布局[N];中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào);2017年

2 霍林濤;用ACDSee美化圖片[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2004年

3 吳語;無限樂趣在其中[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2000年

4 廣文;揭秘6色真相[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 向文鼎;霧天及海洋環(huán)境下的圖像增強(qiáng)與復(fù)原技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所);2019年

2 陳杰;基于色彩信息的圖像增強(qiáng)研究[D];南京郵電大學(xué);2017年

3 張憲紅;基于動(dòng)力系統(tǒng)的圖像增強(qiáng)與分割算法及在林火遙感中應(yīng)用[D];東北林業(yè)大學(xué);2017年

4 丁暢;復(fù)雜海況環(huán)境下海面圖像增強(qiáng)方法研究[D];大連海事大學(xué);2018年

5 劉玉紅;基于生物視覺感知機(jī)制的圖像增強(qiáng)及質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究[D];電子科技大學(xué);2018年

6 孔令海;基于PDE和曲率策動(dòng)流的圖像增強(qiáng)去噪模型研究[D];中國(guó)工程物理研究院;2005年

7 王彥臣;基于多尺度數(shù)字X光圖像增強(qiáng)方法的研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2005年

8 侯國(guó)家;水下圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年

9 趙欣慰;水下成像與圖像增強(qiáng)及相關(guān)應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2015年

10 陳燕;工業(yè)X射線圖像增強(qiáng)算法研究[D];中北大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 朱梅梅;基于單幅圖像的夜間低照度圖像增強(qiáng)方法研究[D];西安理工大學(xué);2019年

2 楊國(guó)慶;基于OCT技術(shù)的無創(chuàng)血糖監(jiān)測(cè)生物組織模型應(yīng)用及其圖像增強(qiáng)的量化評(píng)價(jià)[D];河北大學(xué);2019年

3 劉敏;基于Retinex理論的非均勻光照?qǐng)D像增強(qiáng)研究[D];廣西師范大學(xué);2019年

4 楊家啟;基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[D];哈爾濱工程大學(xué);2019年

5 王文;基于多尺度融合的水下圖像增強(qiáng)方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2019年

6 劉瑜;工業(yè)X射線圖像增強(qiáng)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];中北大學(xué);2019年

7 郭亞菲;基于Retinex理論的夜間圖像增強(qiáng)算法研究[D];蘭州大學(xué);2019年

8 孔珍;基于DSP的多種圖像增強(qiáng)功能的實(shí)現(xiàn)[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2019年

9 顧智浩;Retinex變分模型與算法研究[D];華東師范大學(xué);2019年

10 王澤琦;高動(dòng)態(tài)范圍醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法研究[D];東北師范大學(xué);2019年

，

本文編號(hào)：2687742