典型文献
基于Retinex-Net的集气站指针仪表暗光图像增强方案
文献摘要：
集气站在引入巡检机器人进行仪表检测与识别任务时,对图像质量及处理实时性要求较高,但实际工作过程中因光照、遮挡等因素,经常拍摄到难以识别的暗光图像,传统暗光增强方法难以同时满足增强效果与实时性需求.基于Retinex理论及神经网络,文中引入Retinex-Net,在集气站实地拍摄的正常光/暗光图像集上进行测试,实现对暗光仪表图像的增强,在恢复仪表的真实色彩的同时尽可能的保留指针等细节信息.将该算法与CLAHE、MSRCR、AutoMSRCR算法在处理效果与处理速度上进行了对比,分析了Retinex-Net用于暗光仪表图像增强的优越性;对比处理前后仪表图像读数情况,证明了算法的实用性与鲁棒性.
文献关键词：
暗光图像增强;Retinex;神经网络;读数识别
中图分类号：
作者姓名：
范旭;葛笑;夏凯旋;祝忠钲;赵有龙;林建伟
作者机构：
中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司,天津300452;东南大学自动化学院,江苏南京210018
文献出处：
引用格式：
[1]范旭;葛笑;夏凯旋;祝忠钲;赵有龙;林建伟-.基于Retinex-Net的集气站指针仪表暗光图像增强方案)[J].工业仪表与自动化装置,2022(05):109-115
A类：
暗光图像增强,AutoMSRCR
B类：
Retinex,Net,集气站,指针仪表,增强方案,巡检机器人,仪表检测,检测与识别,图像质量,遮挡,光增强,增强方法,增强效果,性需求,细节信息,CLAHE,处理效果,处理速度,读数识别
AB值：
0.250863
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