低照度图像增强与去噪研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1300216028密级：低照度图像增强与去噪研究TheResearchonLowIlluminationImageEnhancementandDenoising作者姓名：涂清华指导教师：谭鸽伟副教授戴声奎副教授实践导师：陈恢土专业学位类别/领域：工程硕士/电子与通信工程研究方向：图像处理所在学院：信息科学与工程学院论文提交日期：二〇一六年三月三十日摘要在数字信息化时代的今天，图像已成为一种重要的获取和传递信息的媒介。然而现实中拍摄的图像，常常由于光线昏暗、曝光不足及背光拍摄等原因

2、，使得电子设备采集到的图像或视频往往亮度、对比度低，动态范围小且含噪声较多，严重影响了图像的辨识，因此研究低照度图像增强与去噪具有重要的意义。本文针对低照度图像亮度、对比度低，含噪声较多的特性，提出了对应的低照度图像增强和去噪算法，文章的主要工作如下：（1）研究现有的低照度图像增强算法，从全局信息和局部信息的角度对低照度图像进行分析，提出了一种新的基于灰度变换和细节增强的HDR（HighDynamicRange）图像增强算法。利用自适应灰度映射，快速提升图像暗区域亮度的同时压缩图像亮区域动态范围，同时利用增强高频细节信息

3、的方法增强图像局部对比度，增强图像细节清晰、颜色自然。（2）研究研究基于Retinex的图像增强算法，分析了传统Retinex算法存在偏色、光晕现象和过增强的原因，提出了一种新的基于域滤波的Retinex图像增强算法。通过域滤波精确估计光照图像，对光照图像进行自适应亮度提升，从而得到增强后的亮度图像。通过CLAHE（ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization）算法增强图像局部对比度，克服了传统Retinex算法存在偏色、亮区域过增强和光晕效应的缺点。将所提算法扩展应用于夜间雾

4、天图像增强，增强图像细节清晰，颜色自然，且含噪声较少，能有效地克服偏色现象。（3）分析低照度条件下噪声的特性，提出了一种结合空域和频域滤波的去噪方法。在空域对图像引导滤波去除绝大多数高频噪声；再对图像进行小波变换，对近似部分小波系数进行小尺度引导滤波，对垂直、对角、水平部分小波系数进行自适应小波阈值去噪，以进一步去除部分高频噪声和低频噪声，滤波图像较清晰，能够较好地保留图像的边缘等细节信息。最后将低照度图像增强算法在Android平台上实现，设计低照度图像增强App软件，经过优化，App软件基本达到实时。关键词：低照度R

5、etinex引导滤波小波阈值去噪AndroidIAbstractIntheeraofdigitalinformation,theimageshavebecomeanimportantmediumforacquiringandtransmittinginformation.Howeveritisoftenbecauseoftheinsufficientexposure,thebacklightshootingandtheotherreasonsthatmaketheimagescapturedbytheelectronic

6、equipmentsinrealityappeartobeoflowbrightness,lowcontrast,narrowdynamicrangeandlotsofnoise.Thisseriouslyaffectstherecognitionoftheimages.Therefore,itisveryimportanttostudytheenhancementanddenoisingofthelowilluminationimages.Inthispaper,forthecharacteristicsoflowbr

7、ightness,lowcontrastandlotsofnoiseexistinginthelowilluminationimages,weproposethecorrespondingalgorithmstoenhancethelowilluminationimagesandremovenoise.Themainworkofthisarticleisasfollows:（1）Theexistinglowilluminationimageenhancementalgorithmsarestudied.Then,anew

8、HDR(HighDynamicRange)imageenhancementalgorithmbasedongrayscaletransformanddetailenhancementisproposedbyanalyzingthelowilluminationimagesfromthepointofglobalinf