Retinex模型:参考链接:https://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3676600.html
Linear SSR:线性多尺度增强
Bilateral filter:参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/l_eop/article/details/81812277
论文中的方法:利用双边滤波替换线性滤波,实现改进。
总体来说,分为两大步。
[Step 1]
- For each pixel at coordinates (x, y), 0 ≤ x < W,
0 ≤ y < H,
a) Initialize the binary map Mlow(x, y) indicating
the dark regions as Mlow(x, y) ← 1.
b) Initialize the binary map Mhigh(x, y) indicating
the bright regions as Mhigh(x, y) ← 1. - When the group of pixels affected by a pixel at
coordinates (x, y) in the filter processing is expressed
by
R(x,y) = {(m, n)| x − w ≤ m ≤ x + w,
y − w ≤ n ≤ y + w }, (19)
for each pixel at coordinates (x, y), 0 ≤ x < W,
0 ≤ y < H,
a) If Y (x, y) > Klow,then set Mlow(m, n) ← 0,
(m, n) ∈ R(

本文介绍了Retinex模型及其在图像增强中的应用,重点关注线性多尺度增强(LinearSSR)和双边滤波的结合。首先,通过初始化二进制地图Mlow和Mhigh来区分图像的暗区和亮区。接着,使用双边滤波器替代线性滤波,以改进图像处理效果。在处理过程中,根据像素值和预设阈值Klow、Khigh更新二进制地图,并据此调整图像的亮度。最后,根据更新后的二进制地图和特定公式计算得到增强后的图像。这种方法旨在提高图像的视觉质量和细节表现。
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