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基于人眼视觉感知驱动的井下图像增强算法  
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【英文篇名】 Downhole image enhancement algorithm driven by human visual perception
【下载频次】 ★★★★
【作者】 王焱; 杨威; 王亚恒;
【英文作者】 WANG Yan; YANG Wei; WANG Yaheng; School of Electrical and Control Engineering; Liaoning Technical University;
【作者单位】 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 视觉感知特性; 井下图像; 对比度增强; 非线性映射模型;
【英文关键词】 visual perception characteristics; downhole image; contrast enhancement; nonlinear mapping model;
【摘要】 为解决传统的对比度增强方法在对井下图像进行处理时不能兼顾压缩动态范围、调整亮度以及增强图像对比度等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的井下图像对比度增强算法。首先根据人眼亮度掩蔽特性对图像进行区域划分,然后基于非线性亮度映射模型,对图像的不同区域进行不同尺度的非线性调整,最后再将亮度调整后的不同区域组合成新的图像。实验结果表明,该方法能有效增强井下低照度图像的对比度,提升图像的视觉效果。
【英文摘要】 In order to solve the traditional contrast enhancement method in the downhole image processing can not take into account the compressed dynamic range, adjust the brightness and enhance the image contrast and other issues, this paper proposes a contrast enhancement algorithm for downhole images based on human visual perceptual characteristics.Firstly, the image is divided according to the characteristic of human eye luminance masking, then, based on the nonlinear luminance mapping model, different scales of ...
【更新日期】 2018-05-11
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言煤矿井下环境具有空间狭窄、风大潮湿、空气污浊、全天候人工照明、光照不均匀的特点,导致井下图像光场不均匀、整体灰度值偏低、动态范围大、阴影区和高光区细节难以辨认,对图像识别和处理带来相当的难度[1-2]。针对煤矿井下图像增强的研究,李文峰等[3]提出一种基于小波?

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