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15.05.2019 | Methodologies and Application | Ausgabe 3/2020

Soft Computing 3/2020

FuzzyCIE: fuzzy colour image enhancement for low-exposure images

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 3/2020
Autoren:
Soham Mandal, Sushmita Mitra, B. Uma Shankar
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Colour image enhancement not only is of high importance in consumer electronics, but also plays significant role in medical imaging, remotely sensed imaging, etc. Moreover, low-exposure colour images inherently lack sufficient image details which are exclusively necessary for workings in these domains. To address this less explored problem, a novel enhancement algorithm involving estimation of the fuzzy histogram with thresholding based on the computed effect of exposure value has been proposed. The algorithm operates on the lightness (\(L^{*}\)) component of the input image in \(L^{*}a^{*}b^{*}\) colour space, while preserving the colour-opponent dimensions (\(a^{*} \) and \( b^{*}\)) to maintain the natural outlook of the image. This technique has been experimentally demonstrated over a dataset consisting of images generated at different exposure levels. Quantitative and qualitative analysis of the relative performance of the proposed algorithm has been shown with respect to state-of-the-art enhancement algorithms over the \(L^{*}a^{*}b^{*}\) space.

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