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基于改进的Retinex低照度图像自适应增强技术研究

樊占文,  刘波

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樊占文, 刘波. 基于改进的Retinex低照度图像自适应增强技术研究[J]. 工矿自动化, 2021, 47(S1): 126-130.
引用本文: 樊占文, 刘波. 基于改进的Retinex低照度图像自适应增强技术研究[J]. 工矿自动化, 2021, 47(S1): 126-130.
shu
FAN Zhanwen, LIU Bo. Research on adaptive enhancement technology of low illumination image based on improved Retinex[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(S1): 126-130.
Citation: FAN Zhanwen, LIU Bo. Research on adaptive enhancement technology of low illumination image based on improved Retinex[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(S1): 126-130.
shu

基于改进的Retinex低照度图像自适应增强技术研究

  • 1.

    国家能源集团煤焦化公司， 内蒙古 鄂尔多斯017000

  • 2.

    国能集团蒙西煤化工股份有限公司， 内蒙古 鄂尔多斯017000

详细信息

  • 中图分类号: TD67

Research on adaptive enhancement technology of low illumination image based on improved Retinex

  • 1.

    CHN Energy Coal Coking Chemical Company, Ordos 017000, China

  • 2.

    CHN Energy Mengxi Coal Chemical Industry Co., Ltd., Ordos 017000, China

    摘要
  • 摘要: 为了提高井下低照度下视频监控质量，提出一种Retinex改进算法，首先将图像由 RGB空间转换为HSI空间；然后对空间转换后的图像进行分解，并对分解后图像的亮度分量进行处理，降低图像处理工作量，对分解后图像进行低秩分解及算法优化，降低噪声和伪影对图像质量的影响，对图像细节进行局部对比度优化；最后将图像进行合成，重新转换为RGB图像。实验结果表明：Retinex改进算法对低照度图像有良好的优化提高能力，针对煤矿井下照度不足情况能够有效增强图像质量，且增强后图像细节和色彩失真情况得到了改善，处理后的图像视觉效果良好，便于视频监控人员对视频中人物及物体进行识别确认，提高了井下视频监控质量。

     

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  • 刊出日期:  2021-06-20

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