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摘要
夜晚图像增强作为图像增强领域的一个重要分支,一直受到学者们的关注。夜晚图像增强的目标是提升夜晚图像的整体质量,包括提升亮度和细节可见度、抑制噪声等方面。本文收集了大量真实夜晚图像,并通过人工合成大量低照度图像,使用这些数据对多种夜晚图像增强方法进行分析,比较各种方法在夜晚图像增强任务中的表现,对这些方法的原理、优点和存在的不足加以分析。研究使用主观评价和客观评价两种图像质量评价方法同时评价不同方法的性能,主观评价从视觉感知方向直接评价增强图像的质量,客观评价方法则分为有参考的图像质量评价和无参考的图像质量评价,本文分别使用生成低照度图像和真实夜晚图像测试所有算法性能,为了保证对比实验的公正性,所有算法的参数都按照原论文参数设置。分析和实验结果表明,基于图像处理方法的夜晚图像增强方法能够有效提升图像亮度,但也发现了传统图像处理在夜晚图像增强问题中存在的瓶颈,而基于机器学习的夜晚图像增强方法能够改变夜晚图像的亮度分布情况,更好地提升夜晚图像质量,夜晚图像增强的进一步发展必然使用机器学习方法。
- 出版日期2020
- 单位哈尔滨工业大学
