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[毕业设计] 基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法

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发表于 2021-5-12 18:10 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法

4 B0 ~0 W7 K4 ~5 a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.2 \6 Y' E' ?" M
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
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1引言9 c+ H+ `# ]  c3 C* z9 d9 {1 h) T- t
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* ~  T6 M+ T3 n

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