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J-GLOBAL ID：201702223046197231   整理番号：17A1668374

対数画像処理モデルに基づく低照度画像強調アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Enhancement algorithm for low illumination images based on LIP model

著者 (5件)： Lin Baodong (南京郵電大学江蘇省図像処理与図像通信重点実験室,江蘇南京,210003) ,  Tang Guijin (南京郵電大学江蘇省図像処理与図像通信重点実験室,江蘇南京210003;南京大学計算机軟件新技術国家重点実験室,江蘇南京210093) ,  Gan Zongliang (南京郵電大学江蘇省図像処理与図像通信重点実験室,江蘇南京,210003) ,  Cui Ziguan (南京郵電大学江蘇省図像処理与図像通信重点実験室,江蘇南京,210003) ,  Liu Feng (南京郵電大学江蘇省図像処理与図像通信重点実験室,江蘇南京,210003)
資料名： Nanjing Youdian Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Nanjing Youdian Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 37  号： 2  ページ： 98-106  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3601A  ISSN： 1673-5439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像収集やビデオ監視応用における夜視や背光などの低照度に遭遇する状況を解決するため、本文では、対数画像処理モデルから、色恒常性理論を結合し、人間の視覚特性に基づく低照度画像増強アルゴリズムを提案した。まず最初に,RGBカラー画像をHSV色空間に変換し,次に,対数画像処理モデル(LIP)演算子を用いて,通常の空間フィルタを改善し,画像の高周波情報を保存し,局所的背景輝度情報に従って増幅係数を計算した。LIPモデルにおいて,各画素の照明成分を増強し,画像の輝度とコントラストを改善した。実験結果は,新しいアルゴリズムが人間の視覚特性に基づいて,画像の全体的コントラストを効果的に改善して,画像の詳細情報を保存して,主観的視覚的感覚を持っていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *対数 ,  コントラスト ,  *画像 ,  輝度 ,  *照度 ,  視覚 ,  カラー画像 ,  画素 ,  *画像強調 ,  *画像処理 ,  照明 ,  空間フィルタ
準シソーラス用語： HSV色空間 ,  視覚特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image enhancement ,  logarithmic image processing (LIP) model ,  Retinex theory ,  low illumination image

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対数 ,  画像処理 ,  モデル ,  照度 ,  画像強調 ,  アルゴリズム