基于PCA 的可变框架模型Retinex 图像增强算法

摘要：

针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象，提出了一种基于主成分分析（Principal ComponentAnalysis, PCA）的可变框架模型Retinex 图像增强算法。PCA 变换提供通道间良好的正交性，可避免由于亮度调整带来的色度失真。该算法先通过PCA 变换得到图像亮度分量、色度分量，对得到的亮度分量使用改进的可变框架模型Retinex 进行处理，然后适当调整色度分量，最后对处理得到的RGB 图像进行去相关拉伸。实验结果表明，该方法能有效地改善恶劣天气下图像的退化现象，提高图像的清晰度。

关键词： image enhancement Retinex theory PCA variation modal decorrelation stretch

作者: 冯瑞利 蔡自兴 郭璠

作者单位: 中南大学信息科学与工程学院，长沙，410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 438-439

在线出版日期: 2010-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）