基于深度學(xué)習(xí)的低光彩碼圖像增強(qiáng)

方路平,翁佩強(qiáng)，,周國民

(1.浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 杭州 310023；2.浙江警察學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)系,浙江 杭州 310053)

作為新型識(shí)別碼，彩碼相比于傳統(tǒng)二維碼具有遠(yuǎn)距離識(shí)別、多識(shí)別等優(yōu)點(diǎn)。彩碼技術(shù)在國內(nèi)尚處于起步階段，對(duì)彩碼的生成和讀取尚不成熟。在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤以及消費(fèi)電子產(chǎn)品(如手持設(shè)備)都需要高質(zhì)量的圖像和視頻。但是在實(shí)際識(shí)別過程中，由于亮度的影響，存在彩碼圖像無法識(shí)別以及錯(cuò)誤識(shí)別的現(xiàn)象。因此，為保障彩碼識(shí)別的準(zhǔn)確性，對(duì)低光彩碼圖像進(jìn)行針對(duì)性增強(qiáng)具有重要意義。

1 圖像增強(qiáng)算法概述

目前，國內(nèi)外關(guān)于彩碼圖像增強(qiáng)的算法相對(duì)較少，應(yīng)對(duì)于低光圖像的增強(qiáng)算法已有多種。例如，基于直方圖均衡化[1]方法的基本思想是通過改變圖像像素的分布，使各個(gè)像素之間的對(duì)比度增大，從而達(dá)到增強(qiáng)效果。該方法簡單且容易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)又有較快的響應(yīng)速度，但是難以對(duì)不同程度的弱光圖像進(jìn)行針對(duì)性增強(qiáng)。后來，有研究者提出基于Retinex理論[2]的多尺度色彩恢復(fù)算法[3](Multi-scale Retinex，MSR)，利用單尺度色彩恢復(fù)(Single scale Retinex，SSR)算法[4]對(duì)各個(gè)通道的圖像先進(jìn)行高斯濾波處理，再進(jìn)行線性加權(quán)求和以獲取增強(qiáng)后的圖像。該方法能較好地提高圖像對(duì)比度，但是應(yīng)用在彩碼圖像上時(shí)會(huì)使彩碼色塊顏色產(chǎn)生偏移。除了以上兩種經(jīng)典算法，也有一些新的算法提出來。如牛萬紅等[5]提出了一種大律法結(jié)合信息熵迭代算法來針對(duì)低光彩碼圖像進(jìn)行增強(qiáng)。……