Low-light image enhancement using gamma correction prior in mixed color spaces

伽马校正 图像(数学) 人工智能 像素 计算机科学 图像增强 计算机视觉 算法 彩色图像 传输(电信) 简单 过程(计算) 数学 图像处理 物理 操作系统 电信 量子力学
作者
Jong Ju Jeon,Jun Yong Park,Il Kyu Eom
出处
期刊:Pattern Recognition [Elsevier BV]
卷期号:146: 110001-110001 被引量:66
标识
DOI:10.1016/j.patcog.2023.110001
摘要

In this paper, we propose an efficient and fast low-light image enhancement method using an atmospheric scattering model based on an inverted low-light image. The transmission map is derived as a function of two saturations of the original image in the two color spaces. Due to the difficulty in estimating the saturation of the original image, the transmission map is converted into a function of the average and maximum values of the original image. These two values are estimated from a given low-light image using the gamma correction prior. In addition, a pixel-adaptive gamma value determination algorithm is proposed to prevent under- or over-enhancement. The proposed algorithm is fast because it does not require the training or refinement process. The simulation results show that the proposed low-light enhancement scheme outperforms state-of-the-art approaches regarding both computational simplicity and enhancement efficiency. The code is available on https://github.com/TripleJ2543.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Royal完成签到,获得积分10
1秒前
zy发布了新的文献求助10
1秒前
梦梦给梦梦的求助进行了留言
1秒前
1秒前
wzz发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
finish完成签到,获得积分10
2秒前
满意的白梅完成签到,获得积分10
3秒前
复杂如音发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
深情安青应助HLT采纳,获得10
5秒前
吴鹏飞发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI6.3应助SHX采纳,获得10
6秒前
peekaboo发布了新的文献求助10
7秒前
Lin发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
yyc发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
聚砂成塔完成签到,获得积分10
9秒前
zkx完成签到,获得积分10
9秒前
lingluo应助SUN采纳,获得10
11秒前
terrell完成签到,获得积分10
11秒前
年轻烤鸡完成签到,获得积分10
11秒前
阿瑟应助XL采纳,获得10
12秒前
13秒前
KDFontaine完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
14秒前
14秒前
李晓丽发布了新的文献求助20
14秒前
传奇3应助99v587采纳,获得10
15秒前
Ava应助科研小狗采纳,获得10
15秒前
15秒前
17秒前
连冬萱发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
uuu完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Tier 1 Checklists for Seismic Evaluation and Retrofit of Existing Buildings 1000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 1000
The Organic Chemistry of Biological Pathways Second Edition 1000
Free parameter models in liquid scintillation counting 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6331304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8147707
关于积分的说明 17097716
捐赠科研通 5386950
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2856008
邀请新用户注册赠送积分活动 1833423
关于科研通互助平台的介绍 1684813