[1]王海鹏.基于图像增强的低光照图像识别算法研究[J].南通职业大学学报,2023,37(01):66-69.[doi:10.3969/j.issn.1008-5327.2023.01.014]
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基于图像增强的低光照图像识别算法研究(
)
《南通职业大学学报》[ISSN:1008-5327/CN:32-1528/G4]
- 卷:
-
37
- 期数:
-
2023年01
- 页码:
-
66-69
- 栏目:
-
应用技术研究
- 出版日期:
-
2023-05-20
文章信息/Info
- 文章编号:
-
1008-5327（2023）01-0066-0
- 作者:
-
王海鹏
-
江苏工程职业技术学院 智能制造学院， 江苏 南通 226007
- 关键词:
-
直方图均衡化; 低光照图像; 神经网络; 图像识别
- 分类号:
-
TP751
- DOI:
-
10.3969/j.issn.1008-5327.2023.01.014
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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为提高图像增强算法的图像识别有效性，提出了基于图像增强的低光照图像识别算法。首先，采用直方图均衡化的图像增强算法对开源低光照图像数据集（ExDark）进行增强处理；然后，设计卷积神经网络进行图像识别训练，通过多重卷积—池化操作，实现图像特征提取；最后，将识别结果与其他增强方法结果进行对比实验。结果表明，与其他传统方法相比，在低光照图像的处理中采用直方图均衡化的图像增强法可获得更高的图像信息熵与图像对比度，图像识别准确率提升了14.4 %，对低光照条件下的图像识别具有参考价值。
更新日期/Last Update:
2023-05-20