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基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法
资料介绍
针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真,细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法。首先通过Max-RCGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量。利用 Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并使用原始图像的绿色分量图作为引导图像,使用引导滤波对增强图像进行去噪处理。实验结果表明,提出的算法能够得到色彩更加真实、视觉效果更好的图像,同时能够避免过度增强、出现光晕等问题。
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