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文檔簡介
1、近年來,隨著智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端越來越普及,人們可以利用手機(jī)的拍照功能隨時(shí)隨地記錄生活的點(diǎn)滴,分享彼此身邊的趣事。然而,在夜間拍攝圖像時(shí),由于設(shè)備的硬件條件和周圍環(huán)境光照的限制,往往存在以下問題:第一,在閃光燈條件下拍攝的圖像畫面清晰,但是破壞了周圍的光照氛圍,顯得不真實(shí);第二,在無閃光燈條件下拍攝的圖像雖然保留了周圍的光照氛圍,但是噪聲大且模糊。因此,本論文研究并實(shí)現(xiàn)了一種夜間拍照的圖像質(zhì)量增強(qiáng)算法。
首先,本論文給
2、出并實(shí)現(xiàn)了基于ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)的夜間圖像配準(zhǔn)算法:1)對待配準(zhǔn)的閃光燈和無閃光燈條件下拍攝的圖像進(jìn)行直方圖均衡化預(yù)處理;2)然后利用ASIFT算法進(jìn)行特征點(diǎn)的檢測和匹配,利用隨機(jī)抽樣一致算法剔除誤匹配對,并根據(jù)已檢測出的特征點(diǎn)匹配對的位置信息判斷是否存在過擬合的問題,如果存在,則利用自適應(yīng)特征點(diǎn)匹配對均衡算法對特征點(diǎn)匹配對進(jìn)行均衡化處理;3)求解投影變換矩陣,
3、并利用投影變換矩陣將閃光燈條件下拍攝圖像的坐標(biāo)映射到無閃光燈條件下拍攝圖像的坐標(biāo)空間中,實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。
然后,對于圖像融合模塊,本論文給出并實(shí)現(xiàn)了基于細(xì)節(jié)重構(gòu)的圖像融合算法:1)先將顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間,然后在Y、U、V三個(gè)通道分別提取閃光燈和無閃光燈條件下拍攝圖像的細(xì)節(jié)信息,并利用這些細(xì)節(jié)信息重構(gòu)細(xì)節(jié)紋理矩陣,得到兩幅圖像中較好的細(xì)節(jié)信息;2)利用邊緣保護(hù)的WLS濾波器對無閃光燈條件下拍攝的圖像進(jìn)行去噪;3)將細(xì)節(jié)紋
4、理矩陣與濾波后的無閃光燈條件下拍攝的圖像融合,得到最終的圖像增強(qiáng)效果。
最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本論文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的圖像配準(zhǔn)算法相對于基于ASIFT的圖像配準(zhǔn)方法能夠檢測出更多的特征點(diǎn),可以有效地避免由于特征點(diǎn)匹配對過于集中而導(dǎo)致過擬合的問題,提高了配準(zhǔn)的精確度;而圖像融合算法,不僅能保留夜間光照氛圍,而且能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息,提高圖像清晰度。另外,本論文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的算法可以有效地避免色偏的問題,可以針對不同的環(huán)境自適應(yīng)地提取細(xì)節(jié)紋理
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