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基于神经网络的低照度彩色图像增强算法
引用本文:毛伟民,赵勋杰.基于神经网络的低照度彩色图像增强算法[J].光学技术,2010,36(2).
作者姓名:毛伟民  赵勋杰
作者单位:苏州大学,物理科学与技术学院,江苏,苏州,215006
基金项目:国家自然科学基金(60678051)资助项目
摘    要:由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。

关 键 词:低照度图像  彩色图像  图像增强  BP神经网络  图像信息熵

Enhancement algorithm for low-illumination color image based on neural network
MAO Wei-min,ZHAO Xun-jie.Enhancement algorithm for low-illumination color image based on neural network[J].Optical Technique,2010,36(2).
Authors:MAO Wei-min  ZHAO Xun-jie
Affiliation:Physics Department;Soochow University;Suzhou 215006;Jiangsu;China
Abstract:Because of the low illumination color images have the characteristics of low brightness,low contrast,dark colors and low signal noise ratio(SNR),classic image enhancement algorithms are very limited on their enhancement effects.A color image enhancement algorithm based on BP neural network is proposed.In order to prevent color distortion during the image enhancement,the RGB image is transformed to HSI image.Experiments show that the algorithm improves the low-illumination images' visual effect on enhancing ...
Keywords:low-illumination  color image  image enhancement  BP neural network  image entropy  
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