【摘 要】
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在夜间采集到的图像由于受强灯光的影响,对比度较大,白天采集到的背光图像也是如此。对比度增强算法是常用的获得良好对比度图像的方法,但是这往往会造成亮区域过度增强的现
【机 构】
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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60802021,61172118,61271240,6147120);江苏省高校自然科学重点研究项目(13KJA510004);江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867);江苏省高校自然科学研究项目(12KJB510019)资助
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在夜间采集到的图像由于受强灯光的影响,对比度较大,白天采集到的背光图像也是如此。对比度增强算法是常用的获得良好对比度图像的方法,但是这往往会造成亮区域过度增强的现象。为了解决对比度较大的这部分图像过度增强的问题,提出了一种基于Retinex自适应反射分量估计和对数图像处理减法后处理的低照度图像增强算法,该算法分为两部分:反射分量估计,基于对数图像处理减法(LIPS)模型的对比度增强。首先,用自适应双边滤波器代替传统的高斯滤波器来获得更精准的照明层。然后,根据最小可觉差(JND)阈值得到一个自适应因子来为对
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