基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法
摘要
为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题，提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先，将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图，并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节；接着，利用融合技术优化初始传输图，融合不同方法提取的主要结构和精细结构；然后，利用亮通道的暗像素计算逆大气光值；最后，根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失，同时，算法采用图像融合对传输图进行优化，可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明，相比于其他8种算法，该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。
引用本文（GB/T 7714）
王满利 WANG Manli, 陈冰冰 CHEN Bingbing, 张长森 ZHANG Changsen. 基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法[J]. ACTA PHOTONICA SINICA, 2023.
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