[发明专利]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有效
| 申请号： | 201910873717.X | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110570381B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 郝世杰;汪萌;郭艳蓉;韩徐 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高斯总变差 半解耦 图像 分解 增强 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于高斯总变差的半解耦图像分解暗光图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1）、基于增强过程中的成像噪声，建立如下Retinex模型：/n
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