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基于神经网络的低照度彩色图像增强算法.pdf
第3 6 卷第2 期 光 学 技 术 Vol . 36 No . 2
2 0 1 0 年 3 月 O P TICAL T EC HN IQU E March 20 10
文章编号 : (20 10)
基于神经网络的低照度彩色图像增强算法
毛伟民 , 赵勋杰
(苏州大学 物理科学与技术学院 , 江苏 苏州 2 15006)
摘 要 : 由于低照度彩色图像存在整体亮度低 、对比度低 、颜色偏暗和信噪比低等特点 ,所以经典图像增强算法对
其增强效果非常有限。提出了一种利用 B P 神经网络进行彩色图像增强的算法 ,并将 R GB 图像转换成 H SI 图像 , 以保
证增强处理不引起图像的色彩失真 。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果 ,提高了图像整体亮度
和图像的信噪比,可调节图像的动态范围 ,能增强图像的对比度和细节 ,可增加图像信息熵 。
关 键 词 : 低照度图像 ; 彩色图像 ; 图像增强 ; B P 神经网络 ; 图像信息熵
中图分类号 : TP751. 1 ; TP30 1. 1 文献标识码 : A
Enhancement algorithm f or lowill umination color
image based on neural net work
MAO Weimin , ZHAO Xunj ie
( Phy sics Dep art ment , Soochow U niver sit y , Suzhou 2 15006 , J iangsu , China)
Abstract : Becau se of t he low illumination color images have t he charact eri stics of low bright ness , low cont ra st ,dark
color s and low signal noi se ratio ( SN R) , cla ssic image enhancement algorit hm s are very limit ed on t heir enhancement
effect s. A color image enhancement algorit hm ba sed on B P neural network i s p ropo sed . In or der to p revent color di stor
tion during t he image enhancement , t he R GB image i s t ran sformed to H SI image . Exp eriment s show t hat t he algorit hm
imp roves t he lowillumination images ’vi sual effect on enhancing t he bright ness of t he image and t he image SN R , adj u s
ting t he image dynamic range , enhancing t he image cont rast
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