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基于retinex模型和GTV的铁路货车铸件DR图像增强

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铁道科学与工程学报 2023年第2期20卷 706-713页

作者：任雨霞曾理重庆大学数学与统计学院重庆401331 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

铁路运输已成为我国最重要的运输方式之一,铁路货车部件(摇枕、侧架等)的铸造缺陷(气孔、裂纹等)可能造成交通事故。由于铁路铸件自身的不均匀性会导致原始DR图像灰度不均,不易捕捉缺陷细节,因此需要对原始DR图像进行图像增强等操作检... 详细信息

铁路运输已成为我国最重要的运输方式之一,铁路货车部件(摇枕、侧架等)的铸造缺陷(气孔、裂纹等)可能造成交通事故。由于铁路铸件自身的不均匀性会导致原始DR图像灰度不均,不易捕捉缺陷细节,因此需要对原始DR图像进行图像增强等操作检测缺陷。基于retinex模型,同时考虑目标的光照强度和材质信息,将图像分解为光照图和反射图。基于高斯全变分(GTV)的保护图像边缘滤波器可以平滑光照图像,并且可以移除光照图的纹理细节,因此缺陷等细节就暴露在反射图中。对于铁路货车铸件的缺陷识别问题,结合retinex和GTV方法,提出一种改进的retinex增强模型,利用GTV和基于纹理感知的加权项对retinex分解过程中的光照图和反射图进行正则化。此外,用交替优化算法求解该模型。最后,将能够反映图像缺陷细节的反射图作为最终增强图像。此方法得到的图像不仅保留了图像的结构信息,还明显暴露了图像的缺陷细节。实验结果表明,与其他已有的模型相比,该模型增强缺陷效果显著,此外,该模型提高了DR图像的信息熵、平均梯度等量化指标。与原图相比,增强后图像的信息熵提高了8%以上,平均梯度至少提高为原来的6倍。此方法提高了DR图像检测缺陷的能力,可以应用于铁路货车铸件等无损检测领域。

关键词：铁路货车铸件缺陷检测图像增强 retinex模型高斯全变分

retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强

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工程科学与技术 2018年第5期50卷 202-208页

作者：李昌利周晓晓张振樊棠怀河海大学计算机与信息学院江苏南京211100 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099

针对现有retinex算法处理后的图像达不到色彩与细节同时增强的效果,且细节增强的同时易产生光晕,出现噪声放大、色彩失真等情况,提出了一种retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强算法。该算法首先在HSV空间实现色彩增强,根据亮度分量... 详细信息

针对现有retinex算法处理后的图像达不到色彩与细节同时增强的效果,且细节增强的同时易产生光晕,出现噪声放大、色彩失真等情况,提出了一种retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强算法。该算法首先在HSV空间实现色彩增强,根据亮度分量,获取无色彩失真的反射分量,再通过修正照度分量,得到改进的retinex模型;然后在RGB空间,采用快速双边滤波器来保留图像细节,在获得反射分量的基础上,引入原图部分和色彩恢复因子,实现细节增强;最后,在RGB色彩空间对处理后的图像加权融合,得到增强后的去雾图像。通过本文算法和现有算法对雾天图像进行去雾处理,得到不同的去雾结果。本文算法得到的去雾图像增加了细节信息,没有出现明显的颜色失真和光晕现象,处理后图像的信息熵提高。本文算法具有更短的运算时间,具有良好的可操作性。根据实验结果以及评价标准,本文算法能够在减少色彩失真的基础上,达到细节增强的良好效果。

关键词：雾霾图像 retinex模型色彩失真图像增强

基于明亮通道先验和retinex模型的弱光照图像增强网络

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电子器件 2022年第4期45卷 831-837页

作者：顾振飞陈灿陈勇孔令民赵冉南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023 南京龙渊微电子科技有限公司江苏南京210000 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 中国人民解放军94826部队上海200020

结合明亮通道先验和retinex模型,提出一种弱光照图像增强网络。该网络由入射光分量多尺度估计模块、多尺度入射光分量融合模块和增强效果生成模块组成。入射光分量多尺度估计模块在不同邻域半径下基于明亮通道先验对弱光照图像进行多尺... 详细信息

结合明亮通道先验和retinex模型,提出一种弱光照图像增强网络。该网络由入射光分量多尺度估计模块、多尺度入射光分量融合模块和增强效果生成模块组成。入射光分量多尺度估计模块在不同邻域半径下基于明亮通道先验对弱光照图像进行多尺度入射光分量估计;多尺度入射光分量融合模块将输入的多层入射光分量融合为入射光分量图;增强效果生成模块依据入射光分量图对弱光照图像进行像素强度调节并直接生成增强效果图。主观及客观对比实验结果证明了本算法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势。

关键词：弱光照图像增强卷积神经网络 retinex模型明亮通道先验

基于retinex模型的低光照图像增强算法研究

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基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究

作者：党佳超西安电子科技大学

学位级别：硕士

在光照不足情况下拍摄的图像会遭受多种退化,比如低能见度,低对比度以及强噪声等。这些退化不仅会降低图片的视觉美感,而且会退化许多以光照良好的图像作为输入的计算机视觉算法的性能。针对上述问题,本文结合人类视觉系统对亮度的感知... 详细信息

在光照不足情况下拍摄的图像会遭受多种退化,比如低能见度,低对比度以及强噪声等。这些退化不仅会降低图片的视觉美感,而且会退化许多以光照良好的图像作为输入的计算机视觉算法的性能。针对上述问题,本文结合人类视觉系统对亮度的感知特性以及retinex理论对低光照图像增强进行研究。根据人类视觉系统对亮度的感知特性:背景亮度值较低或较高时,人眼对目标物体和背景之间的亮度变化感知相对不敏感。虽然低光照图像的暗区域确实捕捉到了目标信息,但由于光照不足或其他原因造成此处背景亮度较低,使得目标物体和背景之间的亮度差往往小于此亮度背景下人眼对亮度变化的感知阈值,因此人眼很难从暗区域中感知到目标信息。据此,本文的策略是依据retinex理论把图像分解为光照分量和反射分量,接着通过调整光照分量以提升暗区域的亮度,使其背景亮度尽可能位于人眼对亮度变化较为敏感的范围内,进而使得人眼易于感知目标物体。基于retinex模型的低光照增强方法的关键是将一幅观测图像分解为光照分量和反射分量,由于此分解是一个不适定问题,所以需要先验假设收缩解空间。然而,不合适的先验假设可能会在增强过程中引入诸如噪声放大,光晕和梯度反转等人工伪影。本文提出一种基于顺序分解模型的低光照图像增强方法,其通过合适的正则项施加更好的先验假设。具体地,分段平滑的光照分量通过一种新颖的基于计数加权总变分的边缘保持图像平滑来单独估计,而分段常量的反射分量则由得到的光照分量和观测图像联合估计。其中,为了改善反射分量的同时对噪声进行抑制,本文使用?范数正则化约束反射分量。实验结果证实了该方法在对比度提升,自然度保持,伪影避免以及噪声抑制上的有效性。现有的低光照增强方法主要是针对低光照图像中的欠曝光区域进行处理,而不是过度曝光区域,为此本文提出一种基于融合的低光照图像增强方法。根据过度曝光区域反转之后呈现为欠曝光区域这一观察现象,可以将过曝光区域的增强问题转化为欠曝光区域的增强问题,进而欠曝光区域和过曝光区域可用同一个低光照增强算法分别进行处理。为此本文提出了一种对原始图像以及原始图像的反转图像进行低光照增强的算法。为了生成一幅全局曝光良好的图像,本文采用一种多尺度融合技术对原始图像、欠曝光的增强结果、过曝光的增强结果中的局部最佳曝光部分进行无缝融合。实验结果证实较之于目前较先进的方法,该方法生成的增强结果具有更明显的局部对比度,更清晰的纹理细节,更生动的颜色,视觉上也更令人舒适。

关键词：低光照图像增强 retinex模型边缘保持优化方法多尺度融合

基于retinex模型的彩色图像全局增强算法

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北京理工大学学报 2010年第8期30卷 947-951页

作者：李福文金伟其陈伟力曹扬王霞王岭雪北京理工大学光电学院

介绍了基于颜色恒常性理论的亮度感知retinex模型,通过对HSV空间亮度图像的快速高斯滤波和全局γ变换,估计场景的光照信息,获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,进而实现图像增强.主观视觉观察以及客观定量计算结果均表明,对于受光照... 详细信息

介绍了基于颜色恒常性理论的亮度感知retinex模型,通过对HSV空间亮度图像的快速高斯滤波和全局γ变换,估计场景的光照信息,获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,进而实现图像增强.主观视觉观察以及客观定量计算结果均表明,对于受光照等因素影响的可视性较差的图像,基于retinex模型的彩色图像全局增强算法效果十分显著.

关键词： retinex模型彩色图像增强图像质量评价

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基于retinex模型的图像增强算法研究

基于Retinex模型的图像增强算法研究

作者：李骜哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

数字图像在获取时，常会由于受到天气、光照条件以及拍摄角度的影响，导致图像的对比度降低，动态范围被压缩等问题。因此，从暗淡图像中恢复原有图像信息或增强一幅低动态范围图像的视觉效果具有重要的理论研究意义和实际应用价值。197... 详细信息

数字图像在获取时，常会由于受到天气、光照条件以及拍摄角度的影响，导致图像的对比度降低，动态范围被压缩等问题。因此，从暗淡图像中恢复原有图像信息或增强一幅低动态范围图像的视觉效果具有重要的理论研究意义和实际应用价值。1971年,美国物理学家Edwin. Land提出了一种叫做retinex的颜色恒常性理论模型，为此类问题的有效解决奠定了深厚的理论基础。本文以retinex模型为主要研究内容，通过对于现有基于该理论模型算法的分析，包括Edwin. Land的随机路径retinex算法、McCan提出的迭代retinex算法以及***等人提出的基于中心环绕的retinex算法等，权衡其中的利弊，指出这些算法存在的优点与不足。面向传统方法中增强图像的同时不能有效抑制噪声和光源在全局范围内不满足均匀的两个主要问题，本文分别提出提出结合非下采样轮廓波的去噪算法和基于局部双边滤波的retinex算法，较好的解决了上述两个问题。通过仿真验证该方法的有效性，并给出对比图像和客观评价指标，实验结果表明本文提出的方法在视觉效果和评价指标上都优于已有传统算法。论文的主要内容安排如下：1. retinex颜色恒常性理论的介绍，对现有retinex模型下的增强算法的研究与分析，并指出优缺点。2.针对传统retinex方法增强图像同时不能有效抑制噪声的问题，利用NSCT变换的多方向划分和平移不变两个特性，提出一种基于NSCT的非局部统计特性图像噪声抑制方法。3.根据双边滤波和retinex理论基础，针对光源在全局不均匀的问题，提出结合局部双边滤波的图像分片光滑照射分量估计方法。

关键词：图像增强图像去噪 retinex模型双边滤波 NSCT变换

基于retinex先验引导的低光照图像快速增强方法

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自动化学报 2024年第5期50卷 1035-1046页

作者：何磊易遵辉谢永芳陈超洋卢明湖南科技大学信息与电气工程学院湘潭411100 中南大学自动化学院长沙410000

低光照图像增强旨在提高在低光照环境下所采集图像的视觉质量.然而,现有的低光照图像增强方法难以在计算效率与增强性能之间达到很好的平衡,为此,提出一种基于retinex先验引导的低光照图像快速增强方法,将retinex模型与Gamma校正相结合... 详细信息

低光照图像增强旨在提高在低光照环境下所采集图像的视觉质量.然而,现有的低光照图像增强方法难以在计算效率与增强性能之间达到很好的平衡,为此,提出一种基于retinex先验引导的低光照图像快速增强方法,将retinex模型与Gamma校正相结合,快速输出具有对比度高、视觉效果好和低噪声的图像.为获取具有良好光照的图像以引导确定与输入图像尺寸大小一致的Gamma校正图,提出基于retinex模型的先验图像生成方法.针对所提先验图像生成方法在极低光照区域中存在颜色失真的问题,提出一种基于融合的Gamma校正图估计方法,采用反正切变换恢复极低光照区域的颜色和对比度,以提升Gamma校正图在极低光照区域的增强性能.为抑制输出图像的噪声,考虑到完全平滑的Gamma校正图不会平滑细节纹理的特点,提出基于域变换递归滤波的Gamma校正图优化方法,降低输出图像噪声的同时保持颜色和对比度.实验结果表明,所提方法不仅在主客观图像质量评价上优于现有大多数主流算法,而且在计算效率上具有十分显著的优势.

关键词：低光照图像增强 Gamma校正图 retinex模型噪声抑制

基于retinex里双分量改进的微光图像增强方法

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应用光学 2024年第4期45卷 819-827页

作者：陈华腾刘磊钱芸生邓伟涛石峰南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094 微光夜视重点实验室陕西西安710065

近年来,微光图像增强技术备受关注,但仍存在一些问题。例如,有时暗区域没有完全改善,有时光源或光源附近的明亮区域曝光过度。针对以上问题,提出了一种基于retinex模型里照度分量和反射分量双增强的图像增强方法。该方法首先将原始图像... 详细信息

近年来,微光图像增强技术备受关注,但仍存在一些问题。例如,有时暗区域没有完全改善,有时光源或光源附近的明亮区域曝光过度。针对以上问题,提出了一种基于retinex模型里照度分量和反射分量双增强的图像增强方法。该方法首先将原始图像由RGB空间转换到HSV空间,并提取其中的V分量进行后续处理;然后对V分量进行引导滤波获得图像照度分量,根据retinex理论通过分解得到图像的反射分量;接着对照度分量进行全局自适应亮度增强,对反射分量进行多尺度细节加强;再将增强后的照度分量和反射分量按照retinex模型重构得到V分量重构图,并经过非线性变换处理和局部对比度增强处理;最终转换回RGB空间获得最终增强图。实验结果表明,该方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)评价值分别为17.741和0.765,具有更好的图像质量,较其他方法表现出更好的增强效果。

关键词：微光图像增强 retinex模型全局亮度增强局部对比度增强细节增强

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基于迭代传播网络的快速鲁棒的微光图像增强

液晶与显示 2024年第7期39卷 971-979页

作者：肖志博蒋志龙孔艳江南大学理学院江苏无锡214122

微光图像存在低对比度与低信噪比等问题,低质量的采集图像严重影响了后续的观察与测量。为了提升复杂应用场景下的微光图像质量,本工作设计了迭代传播网络以快速、鲁棒地完成微光图像增强任务。首先,本工作设计了多段式预测模型,以渐进... 详细信息

微光图像存在低对比度与低信噪比等问题,低质量的采集图像严重影响了后续的观察与测量。为了提升复杂应用场景下的微光图像质量,本工作设计了迭代传播网络以快速、鲁棒地完成微光图像增强任务。首先,本工作设计了多段式预测模型,以渐进的方式建模照度预测任务,增强模型的非线性拟合能力以适应未知的现实情况。考虑多段式级联网络带来的推理负担,本工作还基于retinex前向传播模型构建迭代循环,使多阶段模型的每个阶段都收敛于类似甚至同一状态以优化推理过程,并在增强模型性能的同时大幅提高了推理速度。本工作基于公开数据集进行了对比实验,其中峰值信噪比及结构相似度的均值分别高出以往最优秀对比算法11.8%与3.5%。在此基础上,本工作还将迭代传播网络用于增强实际采集的低曝光摄影图像与低激发荧光显微图像,实验结果证明其具有优异的图像增强性能与泛化性。

关键词：神经网络微光图像增强级联结构 retinex模型