Улучшите низкое освещение изображения с помощью алгоритма обезвреживания

Импорт изображения RGB, полученного при плохом освещении.

A = imread('lowlight_11.jpg');
figure, imshow(A);

Инвертируйте изображение и заметьте, как слабые световые области в оригинальное изображение кажутся туманными.

AInv = imcomplement(A);
figure, imshow(AInv);

Уменьшите дымку, используя imreducehaze функция.

BInv = imreducehaze(AInv);
figure, imshow(BInv);

Инвертируйте результаты, чтобы получить улучшенное изображение.

B = imcomplement(BInv);

Отобразите оригинальное изображение и улучшенные изображения один за другим.

figure, montage({A, B});

Улучшите результаты далее используя imreducehaze Необязательные параметры

Чтобы получить лучший результат, позвоните imreducehaze снова на инвертированном изображении, на этот раз задав некоторые необязательные параметры.

BInv = imreducehaze(AInv, 'Method','approx','ContrastEnhancement','boost');
BImp = imcomplement(BInv);
figure, montage({A, BImp});

Другой пример улучшения плохо освещенного изображения

Импорт изображения RGB, полученного при плохом освещении.

A = imread('lowlight_21.jpg');

Инвертируйте изображение.

AInv = imcomplement(A);

Примените алгоритм обезвреживания.

BInv = imreducehaze(AInv, 'ContrastEnhancement', 'none');

Инвертируйте результаты.

B = imcomplement(BInv);

Отобразите оригинальное изображение и улучшенные изображения один за другим.

figure, montage({A, B});

Уменьшите искажение цвета при помощи другого цветового пространства

Преобразуйте входное изображение из пространства цветов RGB в пространство цветов L * a * b *.

Lab = rgb2lab(A);

Инвертируйте изображение L * a * b *.

LInv = imcomplement(Lab(:,:,1) ./ 100);

Обезвредите инвертированное изображение с помощью imreducehaze функция.

LEnh = imcomplement(imreducehaze(LInv,'ContrastEnhancement','none'));

Увеличьте насыщение.

LabEnh(:,:,1)   = LEnh .* 100;
LabEnh(:,:,2:3) = Lab(:,:,2:3) * 2; % Increase saturation

Преобразуйте изображение назад в изображение RGB и отобразите оригинальное и улучшенное изображение один за другим.

AEnh = lab2rgb(LabEnh);
figure, montage({A, AEnh});

Улучшите результаты, используя шумоподавление

Световые изображения могут иметь высокий уровень шума. Улучшение малосветных изображений может увеличить этот уровень шума. Шумоподавление может быть полезным шагом после обработки.

Используйте imguidedfilter функция для удаления шума из улучшенного изображения.

B = imguidedfilter(BImp);
figure, montage({BImp, B});

Расчетная карта освещения

Импорт изображения RGB, полученного при плохом освещении.

A = imread('lowlight_21.jpg');

Инвертируйте изображение.

AInv = imcomplement(A);

Примените алгоритм обезвреживания к изображению.

[BInv, TInv] = imreducehaze(AInv, 'Method', 'approxdcp', 'ContrastEnhancement', 'none');

Инвертируйте улучшенное изображение.

T = imcomplement(TInv);

Отобразите оригинальное изображение рядом с предполагаемой 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));

Ограничения

Этот метод может потерять некоторые детали или получить чрезмерное улучшение из-за плохой адаптивности темного канала в условиях низкого освещения.

Ссылки

Dong, Xuan, et al. «Быстрый эффективный алгоритм улучшения видео с низкой подсветкой». Мультимедиа и Экспо (ICME), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.