面向图像增强的反射率导向概率均衡
计算机视觉与模式识别
2022-09-15 v1
摘要
尽管图像增强近期取得进展，现有方法仍难以针对低光与正常光图像自适应地改善亮度与对比度。为解决该问题，我们提出一种新颖的二维直方图均衡方法。它假设强度出现与共现相互依赖，并通过对强度共现分布（二维直方图）边缘化导出强度出现分布（一维直方图）。该方案更有效地改善全局对比度并降低噪声放大。二维直方图通过将对图像反射率中局部像素值差异的考量纳入密度估计来定义，以缓解暗光条件的不良影响。我们使用超过 500 张图像进行评估，证明了我们的方法相对于现有研究的优越性。它能在充分改善低光图像亮度的同时避免正常光图像中的过度增强。
引用
@article{arxiv.2209.06406,
title = {Reflectance-Oriented Probabilistic Equalization for Image Enhancement},
author = {Xiaomeng Wu and Yongqing Sun and Akisato Kimura and Kunio Kashino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06406},
year = {2022}
}
备注
Published in ICASSP 2021. For GitHub code, see https://github.com/nttcslab/rope