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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了基于Retinex模型自适应结构的低光照图像增强方法，并且根据低光照条件进行了改进，包括以下步骤：提出了对输入图像光照结构和反射纹理提取的TSRI算法。根据低照度图像的特点，引入了反射图L0稀疏，解决了Retinex算法中反射图不够平滑的问题；针对Retinex低照度图像增强算法。将TSRI算法在HSV空间下对亮度分量进行处理。
主权项：1.基于Retinex模型自适应结构的低光照图像增强方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：输入低照度图像，提取R、G、B颜色通道，转化为hsv空间的v通道进行实验；步骤2：对初始光照图I0增添权重矩阵S0，对初始反射图R0增添权重矩阵R0；步骤3：对反射图R0进行L0平滑；步骤4：共轭梯度法求解Ik，共轭梯度法求解Rk，并进行迭代更新；步骤5：在Ik和Rk基础上迭代K次更新Sk和Tk，K≥20；步骤6：对光照图进行伽马矫正；步骤7：得到结果光照图和结果反射图；步骤8：输出最终的增强结果；输入图像分别提取光照和反射信息，同时对反射图进行L0稀疏表达；采用交替方向最小二乘法；针对基于TSRI模型下的Retinex低照度图像增强算法；根据人眼视觉特性和图像背景亮度的关系，对增强后的亮度分量进行非线性调整，使增强后图像的视觉效果符合人眼视觉特性；利用亮度和饱和度的相关特性对饱和度进行修正，使图像的色感更加饱满。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 基于Retinex模型自适应结构的低光照图像增强方法
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