基于神经网络的低照度彩色图像增强算法
Enhancement algorithm for low-illumination color image based on neural network作者机构：苏州大学物理科学与技术学院江苏苏州215006
出 版 物：《光学技术》 (Optical Technique)
年 卷 期：2010年第36卷第2期
页 面：225-228页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：低照度图像 彩色图像 图像增强 BP神经网络 图像信息熵
摘 要：由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。
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