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本发明公开了一种基于Retinex模型的低照度图像增强与去噪方法,首先用图像采集设备获取待增强的低照度图像;然后将低照度图像分解为光照分量L和反射分量R两个未知分量,根据先验特征为光照分量L和反射分量R构建先验约束;引入变量B代表无噪声的低照度图像,根据图像非局部相似性,为无噪声的低照度图像B构建无噪声的先验约束条件,结合光照分量L和反射分量R的先验约束条件,构建分解优化目标函数;并进行求解,判断是否达到可行性解;最终的增强结果表示为Lγ⊙R,其中γ为校正因子,Lγ表示反射分量L矩阵中的每个元素
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113808036 A
(43)申请公布日 2021.12.17
(21)申请号 202111009793.X
(22)申请日 2021.08.31
(71)申请人 西安理工大学
地址
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