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傅剑峰

作品数:6 被引量:94H指数:4
供职机构:合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 4篇RETINE...
  • 3篇图像
  • 3篇图像增强
  • 3篇RETINE...
  • 2篇视觉特性
  • 2篇先验
  • 2篇先验模型
  • 1篇对比度
  • 1篇遗传算法
  • 1篇原色
  • 1篇人类视觉
  • 1篇人类视觉特性
  • 1篇人眼视觉
  • 1篇人眼视觉特性
  • 1篇图像增强方法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇复杂度
  • 1篇感受野
  • 1篇高斯

机构

  • 6篇合肥工业大学

作者

  • 6篇傅剑峰
  • 5篇汪荣贵
  • 3篇张新龙
  • 2篇查炜
  • 1篇朱静
  • 1篇沈法琳
  • 1篇张璇
  • 1篇周良
  • 1篇王晶
  • 1篇杨志学

传媒

  • 2篇电子学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇电子测量与仪...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2010
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
Retinex图像增强方法的关键技术研究
图像增强是指采用某种特定的方法对图像进行处理,突出图像中有用信息,以满足特定的需求或实际应用。本文以Retinex理论为研究主线,探讨Retinex图像增强算法的基本框架,并针对其中若干关键技术展开深入系统的研究。主要内...
傅剑峰
关键词:图像增强RETINEX理论人类视觉特性感受野
文献传递
一种新型自适应Retinex图像增强方法研究被引量:31
2010年
提出一种新的基于无限冲激响应(IIR)低通滤波的Retinex图像增强算法,该算法具有边缘保留功能,不会产生光晕效应,而且计算量较小.并将该算法与实数编码遗传算法相结合,使其具有针对不同图像特点自适应选择参数的功能.通过对低照度图像和雾天图像的实验表明,该算法能够根据图像的特点自动选择出较合理的参数,处理后的图像在清晰度和色彩上较MSR及MSRCR算法具有更好的效果.
汪荣贵张璇张新龙傅剑峰
关键词:图像增强RETINEX算法遗传算法
基于暗原色先验模型的Retinex算法被引量:31
2013年
现有雾天图像增强的Retinex算法采用固定滤波器,无法适应多种景深和雾化程度的情况.对此,本文提出一种基于暗原色先验模型的Retinex算法.暗原色先验模型反映了雾天图像中雾的分布与景深信息.受此启发,根据局部区域暗原色值设计一种尺度可变滤波器,针对不同景深和雾化区域采用不同尺度的滤波器估算雾天图像的照度分量,实现对雾天图像的增强.分别使用主观观察和客观数据分析方法,将本文算法与HE算法、固定尺度MSR算法进行对比,本文算法在细节增强以及图像整体效果上均优于HE算法和固定尺度MSR算法.
汪荣贵傅剑峰杨志学沈法琳查炜
关键词:RETINEX算法
基于人眼侧抑制机制的自动色彩均衡化算法被引量:3
2013年
针对传统自动色彩均衡化(ACE)算法增强后的图像局部效果较差、运算速度较慢等问题,提出一种基于人眼侧抑制机制的ACE算法。ACE算法模拟人眼的侧抑制机制,在目标点周边选取符合侧抑制有效作用范围的二维圆形区域,并在该区域内选取服从高斯分布的采样点,将目标点和采样点进行差分比较,增强对比度。该算法能使运算集中在相关度较高的像素点内,降低算法复杂度。实验结果表明,该算法具有较好的细节增强效果及较快的处理速度。
查炜汪荣贵傅剑峰王晶
关键词:高斯分布对比度复杂度
基于人眼视觉特性的Retinex算法研究被引量:16
2011年
根据感受野机制,人眼对场景中各点的感知程度是呈同心圆拮抗式的高斯分布。受此启发,本文提出一种基于人眼视觉特性的Retinex算法,即同心圆拮抗式Retinex算法。该算法在以待处理点为中心的同心圆区域使用高斯分布对像素点进行采样,计算样本中的最亮点,并将该点与处理点进行亮度比较,计算出物体的反射分量。该算法有效解决了基于路径Retinex算法中,对路径强烈依赖和无法获取尽可能多邻域信息等问题,避免了中心环绕Retinex算法中存在的全局性较差的问题。实验结果表明,本文算法在全局和局部上,都有很好的增强效果和色彩保真性,同时也避免了"光晕伪影"。
傅剑峰汪荣贵张新龙朱静
关键词:RETINEX算法
基于Retinex的JPEG图像增强新方法被引量:11
2011年
针对现有JPEG图像压缩与增强的过程分离,且图像增强后容易产生块状效应的局限性,提出一种新的JPEG图像增强算法,该算法嵌入JPEG图像压缩框架之中,在量化步骤之前增强图像以充分利用图像原始信息。增强过程以Retinex理论为基础,将DCT系数分为照度分量(DC系数)和反射分量(AC系数),对DC系数进行动态范围调整,并利用DC系数的增强因子对AC系数做细节增强。最后,对调整后的DCT系数做平滑处理来抑制块效应。实验结果表明,与传统的其他算法相比,该算法能更好的增强细节信息和保持色彩信息,并能保持与标准JPEG同等的图像压缩比。
汪荣贵周良张新龙傅剑峰
关键词:JPEG压缩图像增强RETINEXDCT变换
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