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《长春理工大学》 2017年
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基于时空模型的低照度视频图像增强技术

李洪娜  
【摘要】:人们为了能观察到事物的发展变化趋势,通常采用信息容量较大的视频形式来记录或获取信息。在夜间等低光照场景下,非红外摄像机拍摄的视频会出现亮度低、噪声多和对比度低等现象,而红外摄像机又无法呈现图像的颜色信息,因此现有的摄像机获取的低照度视频通常达不到特定的应用要求。为了得到适应人眼观测的高质量彩色视频图像,本文以非红外视频图像为增强对象提出了基于时空模型的低照度视频图像增强算法。本文算法分为滤波去噪,细节增强和亮度增强三大部分对低照度视频图像进行增强。为了增加低照度视频图像的参考信息量,本文将时间上的邻帧信息和空间上的邻域信息进行组合,形成了新的参考像素集。在去除噪声方面利用聚类方法对参考像素集分类并对每类的像素权重进行评估,然后将每类像素的权重融合到双边滤波算法中对图像去噪。在亮度增强中以参考像素集分布的极低点作为分界点对图像的亮度进行分段,然后使用改进色调映射方法对图像的亮度进行分段增强。在细节增强中,本文结合了边缘提取算子对图像的细节位置进行定位,并根据细节的邻域分布对图像的细节进行映射。本文算法对图像增强的经典算法进行了改进与组合。经实验证明本文算法适用于有纹理的低照度或光照不均的视频图像。本文算法改善了以往低照度视频图像算法的亮度增强效果,并且在去除图像的噪声的同时保持了图像的细节信息。
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