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基于HSV颜色空间的改进的多尺度Retinex算法
针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出的图像上存有重叠的问题,提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法,该算法不仅能增强亮点中的细节,也能增强在阴影中的细节。由于RGB这三种颜色之间有很强的关系,而HSV这三者之间没有很大的关联,能够较好的反映人对色彩的感知。实验结果表明,与基于RGB空间的多尺度Retinex算法相比,改进的基于HSV的算法更有效的增强图像在亮点和阴影中的细节,颜色更接近于原图。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38575536
改进多尺度Retinex的彩色图像增强
由于假设入射光变化平稳,基于Retinex理论的传统彩色图像增强算法也有一些局限性,增强效果有限。在明暗对比度较强处,引入颜色失真和出现光晕现象。考虑到这些限制,本文提出了一种基于多尺度Retinex的改进算法。利用双边滤波进行亮度分量估计和局部对比度增强,将增强后的亮度图像与原始图像HSV彩色空间的亮度图像I进行对比,进行彩色图像恢复。实验结果表明,该方法在增强图像时,能够有效地避免颜色失真及抑制光晕。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38727199