Resumen

En entornos con poca luz, las imágenes sufren de bajo contraste y pérdida de detalles. Los modelos tradicionales de mejora de la imagen suelen fallar para evitar el problema del exceso de realce. En este trabajo se propone un método de corrección sencillo y novedoso basado en una transformación gamma local adaptativa y en la compensación del color, que se inspira en el modelo de reflexión de la iluminación. Nuestro método propuesto convierte la imagen fuente al espacio de color YUV, y el componente Y se estima con un filtro guiado rápido. La función de transformación gamma local se utiliza para mejorar el brillo de la imagen ajustando adaptativamente los parámetros. Por último, el rango dinámico de la imagen se optimiza mediante un mecanismo de compensación del color y una estrategia de estiramiento lineal. Comparándolo con los algoritmos más avanzados, se demuestra que el método propuesto reduce de forma adaptativa la influencia de la iluminación desigual para evitar el exceso de realce y mejorar el efecto visual de las imágenes con poca luz.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modelos tradicionales de mejora de la imagen, transformación gamma local adaptativa, función de transformación gamma local, espacio de color yuv, mecanismo de compensación del color, modelo de reflexión de la iluminación, nuevo método de corrección, imagen, método, mejora excesiva
• Keywords:traditional image enhancement models, adaptive local gamma transformation, local gamma transform function, yuv color space, color compensation mechanism, illumination reflection model, novel correction method, image, method, overenhancement