【摘 要】
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针对雾霾、雨雪、沙尘等极端天气下获得的图像严重退化的问题，提出一种自适应的单幅图像增强算法。首先设计一种图像分类器，判断图像是否为降质图像，若是则根据色度分量值对图像
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,白城兵器试验中心
【基金项目】
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沈阳市科技局工业攻关项目(No.F14-073-2-00);辽宁省教育厅项目(No.L2014041)
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针对雾霾、雨雪、沙尘等极端天气下获得的图像严重退化的问题，提出一种自适应的单幅图像增强算法。首先设计一种图像分类器，判断图像是否为降质图像，若是则根据色度分量值对图像分别处理。其次对于雾霾图像，在暗原色先验算法基础上，通过分割图像的明亮区域求取透射率，改善了原算法复原的图像易产生光晕的现象，并将该算法扩展应用于雨雪图像；为了处理沙尘图像，采用限制对比度自适应直方图均衡化算法，为了校正该算法处理图像时对比度和亮度失衡的问题，采用伽马校正。与其他算法对比实验表明该算法有效提高了图像的清晰度，同时避免了光晕的产
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