低照度圖像的增強(qiáng)去噪算法研究.pdf

1、隨著計算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，視頻圖像設(shè)備廣泛應(yīng)用于公共安全、智能交通、工業(yè)生產(chǎn)等各個領(lǐng)域。清晰的高質(zhì)量圖像可以為人類或是計算機(jī)視覺系統(tǒng)提供豐富有效的信息，然而在低照度條件下采集到圖像往往動態(tài)范圍較低，細(xì)節(jié)信息難以辨認(rèn)并且含有大量噪聲。由于低照度環(huán)境導(dǎo)致的圖像降質(zhì)不僅影響了人眼對圖像的辨別，也會導(dǎo)致計算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能受到影響，因此需要通過低照度增強(qiáng)技術(shù)改善圖像的質(zhì)量。
　　本文首先對典型的圖像增強(qiáng)以及去噪算法進(jìn)行研

2、究，并重點分析了基于暗原色去霧技術(shù)的低照度圖像增強(qiáng)算法的基本原理以及優(yōu)缺點。該算法通過分析低照度反轉(zhuǎn)圖像與霧天圖像之間的相似性，使用去霧技術(shù)對低照度圖像進(jìn)行增強(qiáng)操作。雖然該算法能夠較好的提升圖像對比度，然而處理結(jié)果含有較為明顯的塊效應(yīng)，并且求取暗原色圖的步驟耗時較長。本文針對原始算法存在的缺陷，通過分析低照度反轉(zhuǎn)圖像的亮度圖與暗原色圖的相似性，提出一種改進(jìn)的低照度圖像快速增強(qiáng)算法。通過使用較為平滑并能較好反應(yīng)光線強(qiáng)弱變化的亮度圖代替暗原

3、色圖，從而有效避免了塊效應(yīng)的產(chǎn)生，增強(qiáng)了處理結(jié)果的立體感和層次感，并大幅度的降低了處理時間，改進(jìn)了傳統(tǒng)算法的視覺效果和時間性能。其次通過分析基于去霧理論的低照度圖像增強(qiáng)算法對噪聲的敏感性，完善了低照度反轉(zhuǎn)圖像的物理模型，并基于該模型提出了一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪算法。通過分析核回歸模型和完善后的低照度反轉(zhuǎn)圖像物理模型的相似性，利用核回歸思想將低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪問題轉(zhuǎn)化成最小二乘問題，并通過迭代的聯(lián)合雙邊濾波交替修正物理模型中的