一种基于高斯总变差的半解耦图像分解暗光图像增强方法
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摘要

本发明公开了提出一种基于高斯总变差的半解耦图像分解暗光图像增强方法,利用GTV作为正则化项建立了Retinex分解模型,以半解耦的方法逐步细化分解光照层和反射层,从而获得更好的暗光图像增强效果。该方法首先不涉及反射层,利用GTV获取细化并且分段平滑的光照层,在此基础上再同时涉及照明图和反射图,对反射层进行细化分解,而且还在反射层的分解上添加一个简单有效的去噪项使得该方法很容易扩展到一个抑制噪声的方法,除此之外,还对初始的光照层进行预处理,这样大大加快了整个方法的收敛和迭代速度。本方法可以获得更好的暗光增强性能。

基本信息
专利标题 :
一种基于高斯总变差的半解耦图像分解暗光图像增强方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110570381A
申请号 :
CN201910873717.X
公开(公告)日 :
2019-12-13
申请日 :
2019-09-17
授权号 :
CN110570381B
授权日 :
2022-04-29
发明人 :
郝世杰汪萌郭艳蓉韩徐
申请人 :
合肥工业大学
申请人地址 :
安徽省合肥市屯溪路193号
代理机构 :
北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
周新楣
优先权 :
CN201910873717.X
主分类号 :
G06T5/00
IPC分类号 :
G06T5/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-04-29 :
授权
2020-01-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20190917
2019-12-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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