【摘 要】
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数字图像作为视觉信息的重要载体,在安保监控、边境巡防、太空勘探等领域有着广泛的应用。在数字图像的获取过程中,微光环境下拍摄的低照度图像普遍存在着亮度和对比度低、细节可见度低、噪声等级高等缺陷,导致图像质量严重下降,影响图像的后续应用。低照度图像按光照特点可以分为普通低照度图像、光照不均匀图像和极低照度图像。本文通过对不同类型低照度图像增强理论的研究,结合Retinex理论、图像分解模型、深度神经网
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数字图像作为视觉信息的重要载体,在安保监控、边境巡防、太空勘探等领域有着广泛的应用。在数字图像的获取过程中,微光环境下拍摄的低照度图像普遍存在着亮度和对比度低、细节可见度低、噪声等级高等缺陷,导致图像质量严重下降,影响图像的后续应用。低照度图像按光照特点可以分为普通低照度图像、光照不均匀图像和极低照度图像。本文通过对不同类型低照度图像增强理论的研究,结合Retinex理论、图像分解模型、深度神经网络提出了三种低照度图像增强算法:（1）针对普通低照度图像亮度和对比度低、噪声等级复杂等特点,通过Retinex模型和导向滤波相结合的方法,提出了一种基于Retinex理论的低照度图像增强算法。本算法根据低照度图像的颜色分布直方图统计规律,提出了一种自适应初始照度分量计算方法,使用多尺度导向滤波平滑初始照度分量,并应用加权最小二乘法实现抑制反射分量中的噪声,解决了图像在亮度提升中导致的噪声放大问题。实验结果表明,本文提出的算法能够有效提升图像亮度和可见度,同时抑制噪声。（2）针对光照不均匀图像具有亮度分布不均匀、色彩偏差等特点,提出了一种基于图像分解模型的低照度图像增强算法。本算法在HSV颜色空间下,将亮度通道分量V视为结构层和纹理层相加而成,结构层包含低照度图像中物体轮廓等主要边缘信息,纹理层包含低照度图像中的纹理细节和噪声信息。本算法基于ROF模型分离结构层,使用融合全局和局部照明的自适应亮度提升算法增强亮度,再应用BM3D方法抑制图像噪声强度,得到平滑的纹理层。实验结果表明本文提出的算法能够有效避免亮度过度增强、色彩失真以及噪声放大。（3）针对极低照度图像信息丢失严重、感知质量难以提升等特点,通过生成对抗网络与残差密集结构相结合,并引入Patch GAN鉴别器结构,提出了一种基于生成对抗网络的低照度图像增强算法。改进的残差密集块减少了非线性矫正而导致的信息丢失,Patch GAN网络结构提供了更强的自适应性。同时,采用联合损失函数得到更高质量的增强图像。本文通过不同的亮度变换参数得到多种亮度分布的低照度图像,并加入LOL数据丰富数据类型,构建了低照度图像数据集用于训练深度神经网络。实验结果表明,本文提出的算法能够有效提升图像感知质量,保护图像细节信息不丢失。本文围绕低照度图像在普通、光照不均匀以及极低照度三个层面进行了增强算法的研究,提出了三种低照度图像增强算法,相比于传统的增强算法,其峰值信噪比分别为18.9870、19.2639、19.8682,提高了2.1～3.1,结构相似度分别为0.7671、0.8069、0.8360,提高了0.21～0.28,信息熵分别为7.1150、7.6654、7.8912,提高了0.5～1.2。实验结果表明本文提出的算法在抑制噪声、提升感知质量以及丰富图像细节上得到提高。
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