阅读论文《Image Contrast Enhancement Using Color and Depth Histograms》

   这是一篇用传统方法做图像增强的一篇论文,来自2014年的image processing letter,因为涉及到太多传统算法,这里只做简要介绍思想,详见论文。
   这篇论文的核心思想是使用depth图像对RGB图像做颜色增强,只对rgb图像做增强可以使用GMM将直方图分成不同的间隔,但是不同间隔施加不同的label,会导致像素周边有相似强度和深度信息的像素值被标记上不同的label,从而导致非自然的结果,如下图所示:

   这里,引入深度图像信息对图像做辅助的增强,它们的直方图首先被分成不同的interval使用GMM,然后color图像的interval被调整如果它们的强度和深度图的值在一个interval里。该算法首先把图像转到HSV空间,然后获得depth图像和RGB图像的I部分,GMM可以自动为两个图像确定它们各自的layer数。因此论文的核心思想就是使得具有相近强度和depth值的直方图具有相同的label。因此论文的优化目标为:

   其中第一项用来防止增强图像交点的突变,第二项用来衡量目前增强图像l和深度图m的不一致性。这样,一个像素周围相似颜色和深度的值就能合并在一起。这里论文优化上述目标使用遗传算法。根据深度直方图修正颜色直方图后,又可以使用GMM获得增强的映射关系。论文的实验使用双目数据集和其估计出的深度图像,具体见论文。深度图的作用仅仅是提供额外的label信息。