低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
2004年Tao的一篇论文,《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images 》处理低照度图像效果不错,相比直方图均衡化的效果颜色恢复比较好
RGB颜色空间中的彩色图像转换为灰度图像,并且将图像进行归一化,得到归一化后的I(x,y),通过下面公式进行线性增强。
x,y)=(I(x,y)^a+(1-I(x,y))^b+I(x,y)^2)/2
类似gamma曲线调整,提高暗区亮度亮度,而亮区亮度增强较少
接着对灰度增强图像I(x,y)同过不同尺度的高斯核函数对I(x,y)做卷积运算,卷积的结果包含了图像相邻像素的亮度信息。可以采取相关性来处理图 像的边界。
高斯核函数的表示方式以及卷积公式如下所示:
G(x,y)=Ke(−(x2+y2)/c2)
其中c为尺度或者是高斯环绕空间常数
I′(x,y)=I(x,y)∗G(x,y)
R(x,y)=In(x,y)r(x,y)
r(x,y)=I′(x,y)/I(x,y)
R(x,y)=i∑3wiRi(x,y)
一般取3就够了,本文wi(与尺度有关)为1/3。
线性颜色恢复图像,得到增强彩色图像。色彩恢复公式如下:
Rj(x,y)=I(x,y)Ij(x,y)∗λ
λ调整三种波段的色调,本文的λ取值为1,结果同样很好。Ij(x,y)指的是原图像的R、G、B三通道。
代码链接 https://github.com/AomanHao/Matlab-Image-Dehazing-Enhazing