Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán Retinex mới bằng nội suy và giảm nhiễu thích ứng
Tóm tắt
Để cải thiện chất lượng hình ảnh, một thuật toán Retinex mới cho việc nâng cao hình ảnh đã được trình bày. Khác với các thuật toán thông thường, thuật toán này dựa trên các điểm được xác định trước chứa thông tin chiếu sáng trong hình ảnh cường độ để ước lượng độ chiếu sáng. Sau khi xác định các điểm, toàn bộ hình ảnh độ chiếu sáng được tính toán bằng một kỹ thuật nội suy. Khi cố gắng phục hồi hình ảnh phản xạ, một phương pháp thích ứng được coi như một bài toán tối ưu hóa đã được sử dụng để giảm nhiễu trong các môi trường tối và giữ lại các chi tiết ở những khu vực khác. Đối với hình ảnh màu, nó được thực hiện trong từng băng tần của mỗi kênh riêng biệt. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng thuật toán đề xuất vượt trội hơn so với các thuật toán Retinex truyền thống về độ entropy của hình ảnh.
Từ khóa
#Retinex #nội suy #giảm nhiễu thích ứng #cải thiện hình ảnh #chất lượng hình ảnhTài liệu tham khảo
LAND E, MCCANN J. Lightness and Retinex theory [J]. J Opt Soc Amer, 1971, 61(1): 1–11.
PROVENZI E, FIERRO M, RIZZI A, CARLI L D, GADIA D, MARINI D. Random spray Retinex: A new Retinex implementation to investigate the local properties of the model [J]. IEEE Trans Image Process, 2007, 16(1): 162–171.
MOREL J M, PETRO A, SBERT C. A PDE formalization of Retinex theory [J]. IEEE Trans Image Process, 2010, 19(11): 2825–2837.
FRANKLE J, MCCANN J. Method and apparatus for lightness imaging: US, 4384336 [P]. 1983-05-17.
FUNT B, CIUREA F, MCCANN J. Retinex in Matlab [J]. Journal of the Electronic Imaging, 2004, 13(1): 48–57.
JOBSON D J, RAHMAN Z, WOODELL G A. A multiscale Retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes [J]. IEEE Trans on Image Processing, 1997, 6(7): 965–976.
BERTALMIO M, CASELLES V, PROVENZI E. Issues about Retinex theory and contrast enhancement [J]. Int J Comput Vis, 2009, 83(1): 101–119.
BERTALMIO M, COWAN J. Implementing the Retinex algorithm with Wilson-Cowan equations [J]. J Physiol, 2009, 103(1): 69–72.
KIMMEL R, ELAD M, SHAKED A, KESHET R, SOBEL I. A variational framework for Retinex [J]. International Journal of Computer Vision, 2003, 52(1): 7–23.
ELAD M. Retinex by two bilateral filters [C]// 5th International Conference on Scale-Space and PDE Methods in Computer Vision. Hofgeismar: Springer, 2005: 217–229.
XIONG Wei-hua, FUNT B. Stereo Retinex [J]. Image Vis Comput, 2009, 27(1): 178–188.
SUBR K, SOLER C, DURAND F. Edge-preserving multiscale image decomposition based on local extrema [J]. ACM Trans Graph, 2009, 28(5): 1–9.
LEVIN A, LISCHINSKI D, WEISS Y. Colorization using optimization [J]. ACM Trans Graph, 2004, 23(3): 689–694.
SCHECHNER Y Y, KARPEL N. Recovery of underwater visibility and structure by polarization analysis [J]. IEEE J Oceanic Eng, 2005, 30(3): 570–587.
SCHECHNER Y Y, AVERBUCH Y. Regularized image recovery in scattering media [J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2007, 29(9): 1655–1660.
KAFTORY R, SCHECHNER Y Y, ZEEVI Y Y. Variational distance-dependent image restoration [C]// Proc IEEE Conf Computer Vision and Pattern Recognition. Minneapolis: IEEE, 2007: 1–8.
FARBMAN Z, FATTAL R, LISCHINSKI D, SZELISKI R. Edge-preserving decompositions for multi-scale tone and detail manipulation [J]. ACM Trans Graph, 2008, 27(3): 1–10.
LISCHINSKI D, FARBMAN Z, UYTTENDELE M, SZELISKI R. Interactive local adjustment of tonal values [J]. ACM Trans Graph, 2006, 25(3): 646–653.
GHIMIRE D, LEE J. Nonlinear transfer function-based local approach for color image enhancement [J]. Consumer Electronics, IEEE Transactions on, 2011, 57(2): 858–865.
LI Ming. A fast algorithm for color image enhancement with total variation regularization [J]. Science China-Information Science, 2010, 53(9): 1913–1916.
FERRADANS S, BERTALMIO M, PROVENZI E, CASELLES V. An analysis of visual adaptation and contrast perception for tone mapping [J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2011, 33(10): 2002–2012.