公开(公告)号：CN115619659B

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202211160307.9

申请日：2022-09-22

Applicant: 北方夜视科技(南京)研究院有限公司

Inventor： 杨锋 ,  顾燕 ,  董隽媛 ,  赵维骏 ,  朱波 ,  吕扬 ,  焦国力 ,  李海生 ,  乔延婷 ,  季云州

IPC: G06T5/80

Abstract: 本发明属于图像处理领域，尤其是低照度图像增强，具体提出一种基于正则化高斯场模型的低照度图像增强方法与系统。该方法将Retinex分解表述为一个无约束的优化问题，利用高效的梯度优化技术即可实现反射层和照度层的同步估计。首先，构建了基于正则高斯场(regularized Gaussian fields,RGF)的优化函数，该函数是可微的，因此可以采用基于梯度的标准优化技术进行解优化。然后，通过梯度下降算法同时估计反射率和光照度。最后，利用高斯核对估计出的反射层进行校正，实现了可以保留图像细节和自然度的低照度增强。

公开(公告)号：CN115619659A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211160307.9

申请日：2022-09-22

Applicant: 北方夜视科技(南京)研究院有限公司

Inventor： 杨锋 ,  顾燕 ,  董隽媛 ,  赵维骏 ,  朱波 ,  吕扬 ,  焦国力 ,  李海生 ,  乔延婷 ,  季云州

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明属于图像处理领域，尤其是低照度图像增强，具体提出一种基于正则化高斯场模型的低照度图像增强方法与系统。该方法将Retinex分解表述为一个无约束的优化问题，利用高效的梯度优化技术即可实现反射层和照度层的同步估计。首先，构建了基于正则高斯场(regularized Gaussian fields,RGF)的优化函数，该函数是可微的，因此可以采用基于梯度的标准优化技术进行解优化。然后，通过梯度下降算法同时估计反射率和光照度。最后，利用高斯核对估计出的反射层进行校正，实现了可以保留图像细节和自然度的低照度增强。