基于人眼视觉响应的低光照图像增强
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四川省科技计划(2019YFG0307)


Low-light Image Enhancement Based on Eye Intensity Response
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    摘要:

    为解决光照图像可视信息不足的问题,提出一种基于人眼视觉响应的图像增强算法。利用导向滤波对图 像亮度通道的反相图进行局部平滑计算掩摸,根据亮度通道的全局均值和标准差计算关键参数,对图像光亮度通道 进行自适应曲线调整,全面提升动态范围。通过增强前后的亮度通道计算颜色饱和度增益和偏差进行颜色校正,结 合灰度直方图分布进一步拉伸全局对比度。采用SSIM、VLD 和MOS 评价指标对不同图像增强方法结果进行对比。 实验结果表明:该算法对低光照图像具有良好的增强效果,能够有效增强图像亮度和细节,提高视觉可视性。

    Abstract:

    There is a lack of visibility for low-light image, for solving this problem, put forwards the image enhancement method based on eye intensity response. The guided filter is used to calculate the partial mask by the inverse version of luminance component. With global average value and standard value of luminance channel to calculate key parameter, carry out adaptive curve adjustment for image luminance-channel and improve dynamic range. A color correction is carried out by calculating enhanced luminance channel color saturation gain and offset. Depend on the grey histogram distribution to further stretch the global contrast. Use SSIM, VLD and MOS evaluation index to compare different image enhancement methods. The test results show that the algorithm has good enhancement effect on low-light images, can effectively enhance image brightness and details, and improve visibility of low-light image.

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    引证文献
引用本文

张子夜.基于人眼视觉响应的低光照图像增强[J].,2021,40(2).

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  • 收稿日期:2020-08-31
  • 最后修改日期:2020-10-10
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  • 在线发布日期: 2021-02-26
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