低照度的舰船图像增强研究

传统舰船图像低照度增强算法多为单一增强算法,因此在对图像动态范围处理上存在一定误差,导致动态范围外的图像色域噪点处理效果不佳,图像整体增强效果无法达到舰船图像应用要求。为了获得低照度下舰船图像的最佳增强效果,提出低照度的舰船图像增强研究。首先,对低照度图像建立Retinex模型,获得低照度图像增强的理论基础数据;接着将Retinex模型参量引入低照度舰船图像,建立图像光照基础模型,根据光照基础模型获得的各图层光照分布状态,对其亮度进行调整,滤除图层噪点;然后,通过神经网络算法,对增强图像图层进行重建计算,完成低照度舰船图像增强计算。最后,通过对比实验数据,证明提出方法能够提升低照度舰船图像增强处理效果。

Research on ship image enhancement with low illumination