1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100039
为了提高低照度遥感图像的可视性, 提出了利用改进的多尺度Retinex算法与局部对比度自适应调整相结合的方法来改善图像质量。首先, 把原始图像变换到HSI色彩空间, 有效分离H、S、I分量; 然后, 然后在保持色调分量H不变的前提下, 对亮度分量I利用改进的多尺度Retinex算法进行处理, 对整幅图像进行亮度和对比度的初步调整, 通过使用Sigmoid函数替换多尺度Retinex算法中的对数函数来减少数据丢失; 为了使局部细节信息得到更好的改善, 在利用改进的多尺度Retinex算法处理后进行自适应局部对比度增强, 提高图像局部对比度; 对饱和度分量S采用分段线性增强的方法进行处理; 最后, 将处理后的图像变换回到RGB空间。实验结果表明: 图像信息熵由5.79提高至6.65; 图像感兴趣区域的局部对比度由0.695提高至0.701, 图像质量以及利用价值得到了提升。
HSI色彩空间 低照度遥感图像 多尺度Retinex算法 Sigmoid函数 局部对比度 HSI domain low illumination remote sensing image multiscale Retinex algorithm Sigmoid function local contrast
