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融合同态滤波与注意力机制的低照图像增强算法研究 被引量：1
1
作者 刘雨轩 罗海月 +3 位作者 蒋滔 刘呈滢 孙艺 廖雪花 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2026年第2期237-245,共9页
低照条件下拍摄的图像质量退化、能见度差和边缘模糊,从而严重影响图像在目标检测、识别、分类等高级视觉任务中的表现.针对这种问题提出一种融合同态滤波与注意力机制的RetinexNet图像增强算法.该算法先行将图像转换至HSV颜色空间,采... 低照条件下拍摄的图像质量退化、能见度差和边缘模糊,从而严重影响图像在目标检测、识别、分类等高级视觉任务中的表现.针对这种问题提出一种融合同态滤波与注意力机制的RetinexNet图像增强算法.该算法先行将图像转换至HSV颜色空间,采用融合同态滤波与注意力机制的改进RetinexNet策略,对亮度分量V进行调节和对比度增强处理.随后,基于自适应γ校正模式,结合增强后的亮度强度对饱和度分量S进行色彩平衡调节.最后,将处理后的图像转换回RGB空间,得到增强后的图像.实验结果表明,该方法在显著提升图像亮度和对比度的同时,能增强图像细节和轮廓表现,保持较好的色彩自然度,改善视觉效果. 展开更多
关键词 低照图像增强 retinexnet算法 HSV 同态滤波 Γ校正
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基于RetinexNet红外图像增强算法的优化
2
作者 卢磊 倪林 《计算机科学与应用》 2022年第12期2795-2803,共9页
针对红外图像信噪比低,对比度不足的问题,本文旨在红外图像增强,在对已有的比较流行的图像增强技术的研究的基础上,提出了引入无参数的注意力机制模块(SimAM)和使用加入循环残差结构(RRB)的U-Net代替的原始RetinexNet增强网络的图像增... 针对红外图像信噪比低,对比度不足的问题,本文旨在红外图像增强,在对已有的比较流行的图像增强技术的研究的基础上,提出了引入无参数的注意力机制模块(SimAM)和使用加入循环残差结构(RRB)的U-Net代替的原始RetinexNet增强网络的图像增强算法。首先,通过在分解网络部分引入注意力机制提高空间特征提取能力,得到图像的光照分量和反射分量。其次,将光照分量和反射分量送入加入循环残差结构的U-Net增强网络,得到增强后的光照分量。最后,将增强后的光照分量和去噪后的反射分量相乘输出增强的红外图像。实验结果表明,与传统Retinex算法和原始RetinexNet算法相比,该算法能够有效提高对比度,丰富图像细节纹理,提高了红外图像的质量。 展开更多
关键词 红外图像 retinexnet算法 注意力机制 循环残差结构 U-Net
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低光照下基于FPGA+ARM的无线视频监控系统设计 被引量：2
3
作者 邓健峰 申利民 +1 位作者 丁荔 李婧瑶 《机电工程技术》 2024年第7期137-140,176,共5页
视频监控系统视频处理实时性不高,有线视频监控系统迁移扩展性差、布线繁琐,低光照下视频图像获取质量和处理效果较差,针对以上问题,设计了一种低光照环境下基于FPGA+ARM的无线视频监控系统。首先在FPGA端初始化OV5640摄像头,使其输出RG... 视频监控系统视频处理实时性不高,有线视频监控系统迁移扩展性差、布线繁琐,低光照下视频图像获取质量和处理效果较差,针对以上问题,设计了一种低光照环境下基于FPGA+ARM的无线视频监控系统。首先在FPGA端初始化OV5640摄像头,使其输出RGB888格式的图像数据,图像数据经过格式转换缓存到DDR3中。然后提出基于边缘增强模块的改进RetinexNet图像增强算法,在HSV格式中利用高层次综合(High-level Synthesis,HLS)工具对亮度分量V进行硬件加速,在ARM端对亮度分量S进行线性拉伸,并完成低光照图像增强任务。在此基础上,通过5G WiFi模块发送图像数据,上位机显示器通过5G网络接收图像数据并实现HDMI接口输出。实验结果表明,系统针对昏暗图像改善图像细节,具有良好的显示效果,而且处理一帧图像耗时为136.08 ms,相比ARM和PC机,具有处理速度快、便携性高等优点。 展开更多
关键词 低光照环境 无线视频监控系统 图像增强 改进retinexnet算法 硬件加速 WIFI
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HSV空间的RetinexNet低照度图像增强算法 被引量：18
4
作者 张红颖 赵晋东 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第20期286-293,共8页
针对RetinexNet低照度图像增强算法中出现的颜色失真、边缘模糊等问题,提出了一种改进的RetinexNet算法。首先,利用HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间模型中各通道相对独立的特性,增强亮度分量;然后,利用相关系数使饱和度分量随亮度分... 针对RetinexNet低照度图像增强算法中出现的颜色失真、边缘模糊等问题,提出了一种改进的RetinexNet算法。首先,利用HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间模型中各通道相对独立的特性,增强亮度分量;然后,利用相关系数使饱和度分量随亮度分量的变化自适应调整,避免图像色感发生变化;最后,针对增强图像的边缘模糊问题,采用Laplace算法对反射率图像进行锐化处理,增强图像的细节表达能力。实验结果表明,本算法可以有效增强图像的细节,保持图像的整体色彩和原始图像一致,提高图像的视觉效果。 展开更多
关键词 retinexnet算法 图像增强 HSV颜色空间 相关系数
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