基于低照度下特征匹配的新型图像增强算法研究

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为解决矿下照明不足,导致图像存在低照度及对比度不足等情况,从而引起计算机视觉系统中目标特征识别不准确等问题,为此提出一种新型图像增强算法。它可以提高图像照明度,改善对比度并能快速处理低照度环境中的图像。图像预处理对于图像特征提取有着重要的意义,因此接下来与基于方向性全变分Retinex模型的低照度图像增强算法所处理的图像分别进行基于SIFT算法的特征匹配实验。通过实验及比较结果表明,新型图像增强算法处理时间明显缩短且质量较高,同时在进行特征匹配时,能够实现令人满意的效果。
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