一种新型自适应Retinex图像增强方法研究下载

weixin_39820780 2019-07-30 02:30:28

提出一种新的基于无限冲激响应( IIR) 低通滤波的Retinex 图像增强算法, 该算法具有边缘保留功能, 不会产生光晕效应, 而且计算量较小. 并将该算法与实数编码遗传算法相结合, 使其具有针对不同图像特点自适应选择参数的功能. 通过对低照度图像和雾天图像的实验表明, 该算法能够根据图像的特点自动选择出较合理的参数, 处理后的图像在清晰度和色彩上较MSR 及MSRCR 算法具有更好的效果.
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提出一种新的基于无限冲激响应( IIR) 低通滤波的Retinex 图像增强算法, 该算法具有边缘保留功能, 不会产生光晕效应, 而且计算量较小. 并将该算法与实数编码遗传算法相结合, 使其具有针对不同图像特点自适应选择参数的功能. 通过对低照度图像和雾天图像的实验表明, 该算法能够根据图像的特点自动选择出较合理的参数, 处理后的图像在清晰度和色彩上较MSR 及MSRCR 算法具有更好的效果.

自适应Retinex图像增强方法专业研究

针对阴影部分细节恢复的Retinex模型, 提出了一种将多尺度Retinex算法与泰勒拉伸相结合的新型算法。算法中采用高斯滤波无限脉冲响应实现多尺度Retinex, 并且通过一元二次泰勒展开函数对图像进行拉伸, 同时利用高斯分布对拉伸区域进行自适应设定。实际结果表明, 提出的算法能够有效地增强图像信息, 在恢复和改善阴影区域细节的同时提高了图像的对比度, 并保持了图像的色彩空间。同时, 本算法具有较快的运算速率, 在一定程度上实现了算法的实时性要求。

一些英文参考文献，关于红外图像自适应对比度增强的相关资料。

引言水下图像由于水体介质的吸收和散射作用，导致图像对比度低、色彩失真、细节模糊，严重影响了水下目标的识别和分析。为了克服这些问题，近年来，水下图像增强技术得到了广泛的研究和应用。本文将探讨一种基于双边滤波和Retinex模型相结合的水下图像增强方法，旨在提高图像的对比度、还原真实色彩，并增强图像细节。一、水下图像退化模型水体对不同波长的光线具有不同的吸收系数，导致图像亮度下降，色彩失真。水体中的悬浮颗粒会散射光线，造成图像模糊，细节丢失。水下环境中的噪声，例如水流、生物活动等，也会影响图像质量。

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