第44卷第4期2023年4月激光杂志LASERJOURNALVol.44,No.4April,2023http∶//www.laserjournal.cn收稿日期:2022-09-26基金项目:贵州省科技重大专项(No.黔科合重大专项字ZNWLQC[2019]3012)、贵州省交通运输厅科技项目(No.2019-312-020,2021-322-02)作者简介:代建琴(1995-),女,硕士研究生,主要研究方向:计算机视觉技术、智能驾驶图像处理。E-mail:daidjqin@163.com通讯作者:冯治国(1978-),男,教授,硕(博)士生导师,主要研究方向:自动驾驶与车路协同技术、机器人应用控制技术。E-mail:zgfeng@gzu.edu.cn·图像处理·基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法研究代建琴1,冯治国1,崔明义1,赵雪峰1,袁森21贵州大学,贵阳550025;2贵州理工学院,贵阳550003摘要:在智能驾驶领域中,针对低照度环境下获取视觉图像中道路环境交通特征信息难的问题,提出一种基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法。采用最大熵法对HSV颜色空间中的V分量进行阈值分区,利用改进的双曲正切S型函数和双曲正割累积分布函数分别增强明暗区域的亮度,采取非线性变换函数LC补偿光照,进而用双尺度均值滤波法增强图像中道路特征信息。通过自建数据集对比验证相关算法,结果表明:本方法增强后的图像平均亮度提高了111.54%、信息熵提高了11.8%,平均梯度提高了159.75%,低照度环境下获取视觉图像中交通特征信息显著提升。关键词:低照度;图像增强;双曲正割累积分布函数;双曲正切S型函数中图分类号:TN391文献标识码:Adoi:10.14016/j.cnki.jgzz.2023.04.146ResearchonlowilluminationroadimageenhancementmethodbasedonhyperbolicmappingtransformationDAIJianqin1,FENGZhiguo1,CUIMingyi1,ZHAOXuefeng1,YUANSen21GuizhouUniversity,Guiyang550025,China;2GuizhouInstituteofTechnology,Guiyang550003,ChinaAbstract:Inthefieldofintelligentdriving,aimingatthedifficultyofobtainingthetrafficcharacteristicsofroadenvironmentinvisualimagesunderlowillumination,alowilluminationroadimageenhancementmethodbasedonhy-perbolicmappingtransformationisproposed.ThemaximumentropymethodisusedtodividethethresholdvalueoftheVcomponentintheHSVcolorspace.TheimprovedhyperbolictangentS-typefunctionandhyperbolicsecantcumula-tivedistributionfunctionareusedtoenhancethebrightnessofthelightanddarkregionsrespectively.ThenonlineartransformationfunctionLCisusedtocompensatefortheillu...
