【摘 要】
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针对Retinex算法处理低照度图像时会出现细节丢失、边缘模糊等现象,本文采用引导滤波和低秩分解对Retinex算法进行了改进。该算法在采用多尺度Retinex提升图像亮度、得到反射
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学机械工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目(16JK1497)
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针对Retinex算法处理低照度图像时会出现细节丢失、边缘模糊等现象,本文采用引导滤波和低秩分解对Retinex算法进行了改进。该算法在采用多尺度Retinex提升图像亮度、得到反射分量后,采用引导滤波和高频提升对图像的反射分量进行细节增强;然后,运用全局低秩分解算法去除稀疏噪声,有效地消除了低照度图像中的噪声,以及高频提升过程中产生的噪声。实验表明:该算法不仅能够有效的提高图像的亮度和对比度,同时也保留了原始图像中丰富的边缘和细节信息,并有效去除了图像噪声,图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升
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