用于浅表静脉成像的超高效空间自适应对比度增强算法
计算机视觉与模式识别
2018-03-02 v1
摘要
本文提出一种超高效的空间自适应对比度增强算法，用于实时增强基于红外（IR）辐射的浅表静脉图像。超高效性使得该算法能在消费级手持设备上运行，从而最终降低静脉成像设备的成本。所提方法利用IR图像信号低频段的响应，在带有可调对比度增强参数的线性对比度拉伸过程中调整参考动态范围的边界，而非使用基于代价高昂的自适应直方图均衡化的传统方法。该算法已在消费级基于Android的移动设备上实现并部署以评估性能。结果表明，所提算法能在低性能计算机上实时处理静脉IR图像。它与若干性能良好的传统方法进行了比较，结果显示新算法凭借若干有益特性脱颖而出，即：最快的处理速度、增强所需细节的能力、优异的照度归一化能力，以及在传统方法失效处增强细节的能力。
引用
@article{arxiv.1803.00039,
title = {Super-Efficient Spatially Adaptive Contrast Enhancement Algorithm for Superficial Vein Imaging},
author = {A. M. R. R. Bandara and K. A. S. H. Kulathilake and P. W. G. R. M. P. B. Giragama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00039},
year = {2018}
}