论文研究-快速Retinex彩色图像增强.pdf

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提出了一种快速Retinex彩色图像增强方法,模拟了人类视觉系统全局和局部自适应性。首先对图像的亮度范围做全局调整;然后在光照估计步骤中对亮度进行Mean Shift滤波,用于其后光照影响的消除;最后对增强结果进行颜色恢复并进行了后处理。实验结果表明,方法能够有效压缩图像的动态范围,克服光照不均的影响,有效去除了光晕现象,且方法的颜色保持性较同类方法更好。使用了Mean Shift加速算法,方法运行速度快于此前提出的方法。
62010,46(5) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 23颜色恢复及后处理 经实验发现,使增强后图像RGB三通道之间的比例保持 与原图相等,即可较好地保持原图的彩色信息。故在得到增强 后的亮度图像R(x,y)后,采用以下方法得到增强后的彩色图像。 R,'(x,y)=a(x, y)R(, y),i=r,g,b (8) (a)原图 (b) MSRCR增强结果 其中,a(x,y)=l(x,y)(x,y)为原图各通道与式(1)中亮度值的 比值。 在进行完上述各步骤的处理后,图像中有较少的像素点占 据了直方图最高和最低的两段灰度范围,但实际只包含较少的 信息量。故在后处理中,去除图像的直方图最暗和最亮的各1% C丿 KevlaR 方法增强结果 (d)该文方法增强结果 的灰度级。 图3 Big ben图像增强结果对比图 表1颜色差异度量 3实验结果与讨论 MSRCR Mellan该文方法 给出实验结果,并与两种常见方法做了比较 (40,40)31.718635.068810.9762 图2是采用 MSRCR方法、 Meylan方法和该文方法对Man (270,400)31.385144.574914.5945 图像(L. Meylan的主页htp:raw. epfl. ch/alumni./ meylan/提 (150,650)46.147256.954620.3209 供了Man、 Lausanne stairs等实验图像和文献6算法的代码) 表23种方法的运行时间对比表 进行增强的处理结果。可见,各增强方法均压缩了图像的动态 图像及尺寸 MSRCR Meylan该文方法 范围,暗处得到了增强,原图中不可见的人脸及人身后窗前的 Man(1280×1024)5644215.8 物品处的细节得以显现出来。通过对比可见, MSRCR处理结果 Big ben(735×492)385.22156 1.804 在明暗对比强烈处有光晕现象,而在 Meylan和该文方法的结 果中则无明显光晕现象。 现。通过对比可见,方法有较大的速度优势,其原因在于方法在 光照估计步骤中采用了快速 Mean shift算法。 4结论 提出了一种基于 Mean shit图像平滑的快速光照估计方 (a)原图 (b) MSRCR增强结果 法,并用于基于中心/环绕的 Retinex图像增强。分析和实验表 明,由于保持了光照中的不连续处,方法可有效去除光晕现象, 整体増强效果与主流同类型的基于自适应滤波的增强方法相 当,且对图像颜色保持效果优于同类方法。由于降低了时间复 杂度,方法快于同类型增强方法 (c) Meylan方法增强结果d)该文方法增强结果 参考文献: 图2Man图像增强结果对比图 [1 Land E. Recent advances in Retinex theory and some implications 图3是采用 MSRCR方法、 Meylan方法和该文方法对Big for cortical computations: Color vision and the natural image[J).Pro- Ben图像进行增强的处理结果。由图3可见,各方法均有效增 ceedings of the National academy of Sciences of the United States 强了较暗处的对比度,路灯后建筑等暗处的细节清晰可见。 of america,1983,80(16):5163-5169 由图3可见,原图中有大片蓝天区域,明显与CW假设不符,故2 Fattal F, Lischinski d, Werman MGradient domain high dynamic MSRCR方法处理的结果失去了大量颜色信息。 Meylan的方法 range compression[CV/Computer Graphics Proceedings, Annual Con- 使用PCA保持颜色信息,但在处理此图时也有较明显的颜色 ference Series, ACM SIGGRAPH, San Antonio, Texas, 2002: 249-256 3 Majumder A, Irani SPerception-based contrast enhancement of ima- 失真。表1列出了图像中3点处 MSRCR方法增强结果、 Meylan ges[J ACM Transactions on Applied Perception, 2007, 4(3): 1-22 方法增强结果以及该文方法增强结果与原图色彩差异的度量。(41 Jobson d J, Rahman Z, Woodell G A Properties and performance of 差异度量的计算方法为: a center/surround Retinex[J.IEEE Transactions on Image Proces △E=V(L-12)2+(a-02)2+(b1-b2)2 sing,1997,6(3):451-462 其中L;,a,b,=1,2为转至Lab彩色空间的图像的三个通道。 5 Jobson D J.A multiscale Retinex for bridging the gap between co △E越小,表示色彩差异越小。由图1和表1可见,该文方法结果 lor images and the human observation of scenes J].IEEE Transac- tions on Image Processing, 1997, 6(7): 965-976 相对原图的颜色失真与 MSRCR方法和 Meylan方法相比较小。 [6 Meylan L, Sistrunk S High dynamic range image rendering with a 由以上实验结果和对比可见,方法能压缩图像动态范围, Retinex-based adaptive filter[J].IEEE Transactions on Image Pro- 有效増增强图像暗处的细节,且有效去除光晕现象,色彩保持性 cessing,2006,15(9):2820-2830 质也较好。 [7 Kimmel R, Elad M, Shaked D, et al.A variational framework for 表2列出了 MSRCR方法、 Meylan方法和该文方法对两幅 Retinex[J. International Journal of Computer Vision, 2003, 52(1) 图处理时间的对比。所有方法均使用Core2Duo2.0 GHz CPU, GB内存的微机,在 Windows XP操作系统下用 Matlab71实 (下转72页)

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