【摘 要】
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针对低照度图像存在亮度低、对比度低、边缘模糊等问题,首先将低照度图像NSCT多尺度分解,获得低频子带图像和高频子带系数;接着将低频图像采用多尺度Retinex提升图像亮度,借
【机 构】
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阳光学院人工智能学院,福州大学物理与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61471124,No.61601126);福建省自然科学基金(No.2019J01224)~~
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针对低照度图像存在亮度低、对比度低、边缘模糊等问题,首先将低照度图像NSCT多尺度分解,获得低频子带图像和高频子带系数;接着将低频图像采用多尺度Retinex提升图像亮度,借助非线性的双边滤波函数估计其照度分量,利用Gamma校正函数对照度分量进行校正,提高图像的动态范围,利用影响因子校正反射分量,丰富其层次性,对图像的整体轮廓进行增强;然后将高频部分用Bayes阈值隔离噪声,利用自适应分数阶微分对图像的边缘、纹理等细节进行增强;最后对处理后的图像进行NSCT重构。实验结果表明,本文算法的对比度、清晰度及
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