公开(公告)号：CN107292844A

公开(公告)日：2017-10-24

申请号：CN201710467408.3

申请日：2017-06-20

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 张军 ,  刘海姣 ,  韦志辉 ,  李敏

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明公开了一种全变差正则化变分随机共振自适应暗图像滤波增强方法。该方法在变分框架下将全变差正则化滤波与随机共振增强进行耦合，通过全变差正则化图像去噪和随机共振图像增强两个步骤的交替迭代实现含噪声的低对比度暗图像的滤波去噪和对比度增强。本发明提出的模型自适应计算方法，一方面使本发明可以适用于不同的图像，提高算法适用性，另一方面也可以自适应保持图像亮度阈值在正常范围内。本发明可以在增强图像对比度的同时，有效地抑制噪声并保持图像的细节成分，增强之后的图像具有良好视觉效果，在医学成像、夜视安全监控等领域具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN107292844B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201710467408.3

申请日：2017-06-20

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 张军 ,  刘海姣 ,  韦志辉 ,  李敏

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明公开了一种全变差正则化变分随机共振自适应暗图像滤波增强方法。该方法在变分框架下将全变差正则化滤波与随机共振增强进行耦合，通过全变差正则化图像去噪和随机共振图像增强两个步骤的交替迭代实现含噪声的低对比度暗图像的滤波去噪和对比度增强。本发明提出的模型自适应计算方法，一方面使本发明可以适用于不同的图像，提高算法适用性，另一方面也可以自适应保持图像亮度阈值在正常范围内。本发明可以在增强图像对比度的同时，有效地抑制噪声并保持图像的细节成分，增强之后的图像具有良好视觉效果，在医学成像、夜视安全监控等领域具有广泛的应用前景。