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申请/专利权人：陕西科技大学
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952882A
主分类号：G06T5/94
分类号：G06T5/94;G06T5/70
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于边界约束和低秩模型的低照度图像增强方法及系统，包括：获取图像数据，对图像数据进行估计，得到原始图像；根据原始图像，得到R,G,B通道各个像素点的值，按照基于边界约束的光照图估计方法，计算得到照度图；根据照度图，计算原始图像的反射图，将R从RGB色彩模型转化为YUV色彩模型，得到反射图的亮度分量；根据反射图的亮度分量和原始图像，建立基于低秩约束的优化模型，通过交替迭代得到最终反射图；将最终反射图作为YUV色彩模型的亮度分量，将图像从YUV模型转化为RGB模型，输出重构的增强图像。本发明具有增强图像色彩分明，自然清晰，噪声少的优点，可用于自然低照度图像的增强和医学图像的增强。
主权项：1.基于边界约束和低秩模型的低照度图像增强方法，其特征在于，包括：获取图像数据，对图像数据进行估计，得到原始图像；根据原始图像，得到R,G,B通道各个像素点的值，按照基于边界约束的光照图估计方法，计算得到照度图；根据照度图，计算原始图像的反射图，将R从RGB色彩模型转化为YUV色彩模型，得到反射图的亮度分量；根据反射图的亮度分量和原始图像，建立基于低秩约束的优化模型，通过交替迭代得到最终反射图；将最终反射图作为YUV色彩模型的亮度分量，将图像从YUV模型转化为RGB模型，输出重构的增强图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 基于边界约束和低秩模型的低照度图像增强方法及系统
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