Bio-Inspired Night Image Enhancement Based on Contrast Enhancement and Denoising

要約

多くのインテリジェント監視システムでは夜間の物体検出と認識の精度が低いため、夜間画像の品質が非常に重要です。
対応する昼間の画像と比較すると、夜間の画像は、低輝度、低コントラスト、高ノイズという特徴があります。
この論文では、低照度の画像をより明るく鮮明な画像に変換する、生物にヒントを得た画像強調アルゴリズムを提案します。
既存の生物由来のアルゴリズムとは異なり、提案された方法はトレーニング シーケンスを一切使用せず、再帰関数を一切使用せずにコントラスト強調とノイズ除去アルゴリズムの新しいチェーンに依存します。
私たちの方法は、夜間画像の明るさとコントラストを大幅に改善し、さらにノイズを抑制することができます。
次に、実際の実験とシミュレーション実験を実行してアルゴリズムをテストします。
どちらの結果も、提案されたアルゴリズムがコントラスト ペアである Meylan と Retinex よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Due to the low accuracy of object detection and recognition in many intelligent surveillance systems at nighttime, the quality of night images is crucial. Compared with the corresponding daytime image, nighttime image is characterized as low brightness, low contrast and high noise. In this paper, a bio-inspired image enhancement algorithm is proposed to convert a low illuminance image to a brighter and clear one. Different from existing bio-inspired algorithm, the proposed method doesn’t use any training sequences, we depend on a novel chain of contrast enhancement and denoising algorithms without using any forms of recursive functions. Our method can largely improve the brightness and contrast of night images, besides, suppress noise. Then we implement on real experiment, and simulation experiment to test our algorithms. Both results show the advantages of proposed algorithm over contrast pair, Meylan and Retinex.

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