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基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法
, d- p# g- W% X& Z! f! n) E( x摘―要:针对现有图像增强算法大多不具备处理多种类型降质图像的能力,提出一种基于先验知识与大气散射模型的快速图像增强算法.首先,通过大量实验统计,提出一种新的图像先验─明亮通道先验,即高质量清晰图像中每个像素邻域都极有可能存在白点;随后,对散射模型所存在的缺陷加以改进,并结合明亮通道先验与黑色通道先验,推导出场景反射率的恢复公式;最后,针对黑色通道先验失效情况,提出一种基于可靠性预测的容错机制,以提高其适用范围.实验结果表明:本文算法不但可以有效的突出纹理细节,还具有一定的色调恢复功能,能够处理多种不同类型的降质图像." ~; W7 C3 _# b7 m- t+ A
关键词:图像增强;明亮通道先验;黑色通道先验;大气散射模型" r* Z/ O$ R8 P+ c p- }
9 f" ?: s/ q: ?% |# p0 z m: w: ^1引言) W2 j0 a& s4 J8 M3 l" c
图像增强是机器视觉领域中最为重要的研究课题之一,利用图像增强技术，可以改善图像的视觉效果,提高人眼对信息的感知能力.通常,图像降质原因有两点，(1)受到低照度的影响;(2)受到悬浮颗粒的影响.对于第一类问题，大都是利用对比度拉伸算法进行增强处理,典型的有直方图均衡算法[1,2]、对数映射算法[3],此类算法只是单纯提高图像的整体对比度，处理局部对
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发表于 2021-5-12 18:10
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