【摘 要】
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Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增
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Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增强算法,首先用混合灰度变换函数替代传统的灰度变换函数,对图像做不同尺度的Retinex变换,并分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行增强。然后引入图像融合的思想,将不同尺度Retinex图像的每个像素点都赋予不同的权重。最后得到输出图像。实验结果证明,本算法可有效增强图像的对比度,得到的图像清晰度高,色彩恢复好。
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