低照度图像的分段非线性化处理算法.pdf

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1、第33卷第5期河南理工大学学报(自然科学版)Vo1．33NO．52014年l0月JOURNALOFHENANPOLYTECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)0ct．2014低照度图像的分段非线性化处理算法杨桦一，王玉华，闰陈静(1．北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044；2．开封大学信息工程学院，河南开封475000；3．河南工业大学信息科学与工程学院，郑州450001)摘要：为增强低照度图像，在考虑人视觉分辨力的基础上，对图像固有的信息使用图像前景像素值与背景像素值的灰度值之差的绝对值作为

2、图像的对比度，通过均衡化因子，用非线性均衡化方法把隐藏在低照度图像中的信息提取出来．该方法在对图像灰度谱分段非线性化时，通过优化补偿因子，提高其补偿迭代速度，快速获得所需要的图像．关键词：分段；非线性化；优化补偿；低照度中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673-9787(2014)05-0630-06PiecewisenonlinearenhancementalgorithmforlowilluminationimageYANGHua一，WANGYU．hua。，YANChenjing‘(1．SchoolofComp

3、uter&InformationTechnology，BeijingJiaotongUniversity，Beifiag100044．China；2．InstituteofInformationEngineering，ngUniversity，Kang475000，Henan，China；3．CollegeofinformationscieaceandengineeringHenanUniversityofTechnology，Zhengzhou45000l，China)Abstract：Thereisoftenalotofim

4、portantinformationinthelOWilluminationimagesofavideosurveillancesystem．Inordertoobtaintherequiredinformationfromlowilluminationimages，thispaperimprovedthequali—tyoflowilluminationimages．Consideringthehumanvisualresolutionandenhancingthelowilluminationim—age，thehidden

5、informationfromthelowilluminationimagewasextractedbyusingthemethodofnonlineare—qualization，theabsolutevalueofthedifferencebetweentheimageforegroundpixelgrayvalueandtheback—groundpixelgrayvalue，andthebalancefactors．Thismethodcanimprovethecompensationiterativespeedtoqu

6、icklyobtaintheimageneededbyoptimizingthecompensationfactorinthecourseofthepiecewisenonlin—earityonanimagegrayspectrum．Keywords：piecewise；nonlinearity；optimizationcompensation；lowillumination横梁、墙壁上，容易受到较多的外界环境干扰．光0引言照、电磁干扰、震动、风刮、日晒、雨淋都会对摄像视频监控中，光照条件变化对成像效果有较机成像形成干扰，长时

7、间处于这种状态会导致摄大影响，特别是接近傍晚或者夜间的时候，即使有像机成像质量有所下降．另外，视频监控的摄像机摄像机自动补光系统，摄像机拍摄的图像也没有分布数量众多，整体成本高，所以用的摄像机一般白天光线充足时获取得图像清晰．在视频监控系都是价格适中的可见光成像原理型号，光线充足统实际安装工程中，摄像机往往固定在柱子、跨线时，成像质量较高，光线不足时，成像质量会很差．收稿日期：2014~3-12基金项目：国家自然科学基金面上项目(61272352)．作者简介：杨桦(1972一)，女，回族，河南开封人，副教授，主要从事计算机应用研

8、究与教学工作E—mail：yh0315@126．com第5期杨桦，等：低照度图像的分段非线性化处理算法631由于光线不足导致低照度图像质量很差，而这些表示灰度级为i的图像像素在整幅图像中出现的质量差的图像中往往包含着重要的信息．低照度概率，公式为情况下，人在观察