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摘要
为避免光照、天气以及物体本身反射性质等因素导致图像清晰度低、色彩饱差、细节信息缺失等问题,提出基于频率分解的平面图像色彩增强方法.首先将平面图像的RGB色彩空间转化成HSV空间,得到色度、饱和、亮度分量;然后利用自适应二维经验模式分解方法分解各个分量,得到区域Retinex入射光分量;最后使用Retinex算法计算照射分量,校正入射光图像、反射光图像,修正全局HSV色彩空间,从而实现平面图像色彩增强.实验结果证明,所提方法可获取详细信息的低频分量以及高频细节突出的高频分量;图像增强后的灰度直方图中每一个像素点在合理范围内分布,不会减少灰度层次,图像均衡化效果较好;增强后的平面图像色彩、清晰度、细节信息都得到很好的改善和保持.
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单位桐城师范高等专科学校
