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基于照度分割的局部多尺度Retinex算法  
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【英文篇名】 An Improved Local Multi-scale Retinex Algorithm Based on Illuminance Image Segmentation
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【作者】 汪荣贵; 朱静; 杨万挺; 方帅; 张新彤;
【英文作者】 WANG Rong-gui; ZHU Jing; YANG Wan-ting; FANG Shuai; ZHANG Xin-tong(School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Hefei; Anhui 230061; China);
【作者单位】 合肥工业大学计算机与信息学院;
【文献出处】 电子学报 , Acta Electronica Sinica, 编辑部邮箱 2010年 05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】 图像增强; 照度分割; Retinex; 多尺度Retinex算法; 对数图像处理模型;
【英文关键词】 image enhancement; illuminance image segmentation; Retinex; Multi-Scales Retinex; logarithmic image processing model;
【摘要】 针对现有多尺度Retinex图像增强算法采用线性加权的方法来综合各个单尺度Retinex增强效果,不能很好地体现出各个尺度在色彩保真和细节增强上的特点与优势,本文提出一种新的基于照度分割的局部多尺度Retinex图像增强算法.该算法首先通过引入带参数的LIP模型将图像分解成四个照度区域,然后对各区域根据照度的差异采用相应尺度的Retinex算法进行增强,最后通过基于面积的比例因子对各增强后子图进行照度融合,实现图像增强.实验结果表明,与现有多尺度Retinex算法相比,本文算法在图像亮度保持和细节增强上,处理效果较好,在色彩方面也有较好的效果.
【英文摘要】 The linear weighted average method is adopted to integrate the results of different scale Retinex Algorithms,but it did not stress the merit of each scale in maintaining the details and the color fidelity effectively.So a novel Multi-Scale Retinex Algorithm is proposed in this paper.It segments original image into four illuminance regions by involving the parameterized LIP model.Then each region is enhanced by Retinex Algorithm whose scale is selected according to the illuminance difference.At last,based on...
【基金】 国家自然科学基金(No.60705015,60575023); 安徽省自然科学基金(No.070412054)
【更新日期】 2010-06-29
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言图像增强[1]目的是强调图像的整体或局部特性,以得到对具体应用来说视觉效果更“好”或更“有用”的图像.常见的图像增强方法有直接灰度转换、直方图均衡化[1]、Retinex算法[2~4]、频域滤波等.美国物理学家Land首次提出了Retinex[2]的理论.基于该理论的Retinex图像增强算

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