激光与光电子学进展, 2020, 57 (16): 161019, 网络出版: 2020-08-05   

基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法 下载: 1070次

Gaussian Pyramid Transform Retinex Image Enhancement Algorithm Based on Bilateral Filtering
林昌 1,2,3周海峰 1,3,*陈武 1
作者单位
1 集美大学轮机工程学院福建省船舶与海洋工程重点实验室, 福建 厦门 361021
2 莆田学院机电工程学院, 福建 莆田 351100
3 现代精密测量与激光无损检测福建省高校重点实验室, 福建 莆田 351100
摘要
针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。
Abstract
Aim

ing at the problems of information loss, unclear region and fog occlusion in foggy images, in this paper, a Gaussian pyramid transform Retinex image enhancement algorithm based on bilateral filtering is proposed to improved the contrast of foggy image. First, an improved mathematical model of bilateral filtering function based on spatial kernel function and pixel difference is established. Second, the input image is converted into HSI (hue, Saturation, intensity) image, and the improved bilateral filtering function is used to replace the Gaussian function in the original algorithm. The reflection component is extracted from the luminance image (I color space) to obtain a reflection image with edges retained and unaffected by brightness. Finally, color images of different scales are obtained through Gaussian pyramid down sampling, the images of different scales are enhanced by improved Retinex algorithm, and the image is reconstructed based on Gaussian Laplacian algorithm to improve the image contrast. Experimental results show that the algorithm can effectively enhance the contrast of the image, and the color of the processed image conforms to the observation effect of human eyes.

林昌, 周海峰, 陈武. 基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 161019. Chang Lin, Haifeng Zhou, Wu Chen. Gaussian Pyramid Transform Retinex Image Enhancement Algorithm Based on Bilateral Filtering[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(16): 161019.

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