HSV空间的RetinexNet低照度图像增强算法

RetinexNe 图像增强 HSV颜色空相关系数

针对RetinexNet低照度图像增强算法中出现的颜色失真、边缘模糊等问题,提出了一种改进的RetinexNet算法。首先,利用HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间模型中各通道相对独立的特性,增强亮度分量;然后,利用相关系数使饱和度分量随亮度分量的变化自适应调整,避免图像色感发生变化;最后,针对增强图像的边缘模糊问题,采用Laplace算法对反射率图像进行锐化处理,增强图像的细节表达能力。实验结果表明,本算法可以有效增强图像的细节,保持图像的整体色彩和原始图像一致,提高图像的视觉效果。

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