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基于优化MSR的夜间道路图像增强方法

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为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法.首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MSR算法中入射图像的系数构建优化MSR算法,并利用该优化算法对Y通道进行亮度自适应调节,同时对U、V通道按比例调整得到新图像;然后,将得到的新图像与原始图像按照1:1比例结合以保留图像细节;最后,利用限制对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)提升图像对比度,得到最终增强图像.在包含有770张夜间道路图像的数据集上开展实验,结果表明:本文方法实现了夜间道路图像亮度自适应调节,缓解了图像亮度不均匀的情况,增强了图像的清晰度,增加了图像的细节信息,利用支持向量机算法(SVM)进行前方车辆检测,漏检率、误检率分别下降了2.61％、4.35％.
Night road image enhancement method based on optimized MSR

刘富、刘璐、侯涛、刘云

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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022

吉林大学通信工程学院,长春130022

模式识别与智能系统 图像处理 夜间图像增强 优化MSR算法 亮度自适应调节

国家自然科学基金重点项目中国博士后科学基金

518350062019M651204

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190835

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(1)
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