【摘 要】
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在恶劣天气(如雾、霾)条件下,室外计算机视觉系统会采集到严重降质的图像,为生产、生活带来了严重的影响。本文基于色彩恒常理论提出了一种快速有效的雾天图像增强新算法,首
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,西南科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家国防科工局项目(No.B3120110005);四川省科技厅基金项目(No.2011JQ0041,11zs2009)资助
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在恶劣天气(如雾、霾)条件下,室外计算机视觉系统会采集到严重降质的图像,为生产、生活带来了严重的影响。本文基于色彩恒常理论提出了一种快速有效的雾天图像增强新算法,首先利用拉普拉斯梯度算子增强了雾天降质图像的各个颜色分量的边缘信息,然后在单尺度Retinex算法的基础上创新性提出了一种符合人眼视觉特性的中心自适应调节的拟合函数增强图像各个颜色分量,提高对比度,保持色彩信息。同时结合对比度、信息熵和运算时间等客观评价标准,与直方图均衡化和多尺度Retinex算法进行对比,验证了本算法优越性,并能满足实时处理的需求。实验仿真结果表明,该算法去雾效果显著,具有良好的视觉欣赏效果。
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