Изображения, запечатленные в наружных сценах, могут сильно ухудшаться из-за плохих условий освещения. Эти изображения могут иметь низкие динамические диапазоны с высокими уровнями шума, которые влияют на общую производительность алгоритмов компьютерного зрения. Чтобы сделать алгоритмы компьютерного зрения устойчивыми в условиях низкой освещенности, используйте улучшение изображения с низкой освещенностью для улучшения видимости изображения. Гистограмма пиксельной инверсии изображений с низким светом или HDR-изображений очень похожа на гистограмму туманных изображений. Таким образом, вы можете использовать методы удаления помутнения, чтобы улучшить изображения с низким светом.
Использование методов удаления помутнения для улучшения изображений с низким светом включает три этапа:
Шаг 1: Инвертировать изображение с низким уровнем освещенности.
Шаг 2: Примените алгоритм удаления помутнения к перевернутому малосветному изображению.
Шаг 3: Инвертировать улучшенное изображение.
Импорт изображения RGB, снятого при слабом освещении.
A = imread('lowlight_11.jpg');
figure, imshow(A);
Переверните изображение и обратите внимание на то, что области с низким освещением на исходном изображении выглядят туманными.
AInv = imcomplement(A); figure, imshow(AInv);
Уменьшите помутнение с помощью imreducehaze функция.
BInv = imreducehaze(AInv); figure, imshow(BInv);
Инвертируйте результаты, чтобы получить улучшенное изображение.
B = imcomplement(BInv);
Отображение исходного изображения и улучшенных изображений бок о бок.
figure, montage({A, B});
imreducehaze Дополнительные параметрыЧтобы получить лучший результат, позвоните imreducehaze снова на инвертированном изображении, на этот раз указывая некоторые необязательные параметры.
BInv = imreducehaze(AInv, 'Method','approx','ContrastEnhancement','boost'); BImp = imcomplement(BInv); figure, montage({A, BImp});
Импорт изображения RGB, снятого при слабом освещении.
A = imread('lowlight_21.jpg');Инвертируйте изображение.
AInv = imcomplement(A);
Примените алгоритм замедления.
BInv = imreducehaze(AInv, 'ContrastEnhancement', 'none');
Инвертируйте результаты.
B = imcomplement(BInv);
Отображение исходного изображения и улучшенных изображений бок о бок.
figure, montage({A, B});
Преобразование входного изображения из цветового пространства RGB в цветовое пространство L * a * b *.
Lab = rgb2lab(A);
Инвертируйте изображение L * a * b *.
LInv = imcomplement(Lab(:,:,1) ./ 100);
Очистить перевернутое изображение с помощью imreducehaze функция.
LEnh = imcomplement(imreducehaze(LInv,'ContrastEnhancement','none'));
Увеличьте насыщенность.
LabEnh(:,:,1) = LEnh .* 100;
LabEnh(:,:,2:3) = Lab(:,:,2:3) * 2; % Increase saturationПреобразуйте изображение обратно в изображение RGB и отображайте исходное и улучшенное изображение бок о бок.
AEnh = lab2rgb(LabEnh);
figure, montage({A, AEnh});
Изображения с низким уровнем света могут иметь высокий уровень шума. Усиление малосветовых изображений может увеличить этот уровень шума. Деноизирование может быть полезным этапом последующей обработки.
Используйте imguidedfilter функция для удаления шума из улучшенного изображения.
B = imguidedfilter(BImp);
figure, montage({BImp, B});
Импорт изображения RGB, снятого при слабом освещении.
A = imread('lowlight_21.jpg');Инвертируйте изображение.
AInv = imcomplement(A);
Примените алгоритм замедления к изображению.
[BInv, TInv] = imreducehaze(AInv, 'Method', 'approxdcp', 'ContrastEnhancement', 'none');
Инвертируйте улучшенное изображение.
T = imcomplement(TInv);
Отображение исходного изображения рядом с расчетной картой освещения в ложном цвете.
figure, subplot(1,2,1); imshow(A), title('Lowlight Image'); subplot(1,2,2); imshow(T), title('Illumination Map'); colormap(gca, hot(256));
Этот метод может потерять некоторые детали или стать чрезмерно усовершенствованным из-за плохой адаптируемости темного канала в условиях низкого освещения.
Дун, Сюань и др. «Быстрый эффективный алгоритм для улучшения видео с низким освещением». Мультимедиа и Экспо (ICME), 2011 Международная конференция IEEE по. IEEE, 2011.
[1] Донг, X., G. Wang, Y. Pang, W. Li, J. Wen, W. Meng и Y. Lu. «Быстрый эффективный алгоритм для улучшения видео с низким освещением». Материалы Международной конференции IEEE ® по мультимедиа и экспо (ICME). 2011, стр 1–6.
imcomplement | imguidedfilter | imreducehaze | lab2rgb | rgb2lab