【摘 要】
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针对野外白天不同光照对野生动物监测图像质量造成的影响,提出一种基于Retinex理论的光照自适应图像增强方法。该方法首先使用基于复合梯度的引导滤波估计图像照度分量,克服
【机 构】
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北京林业大学工学院,北卡罗来纳大学电气与计算机工程系,北京林业大学生物科学与技术学院
【基金项目】
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国家林业局引进国际先进林业科学技术(948)项目(2014-4-05);国家自然科学基金资助项目(31670553);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2016ZCQ08)联合资助
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针对野外白天不同光照对野生动物监测图像质量造成的影响,提出一种基于Retinex理论的光照自适应图像增强方法。该方法首先使用基于复合梯度的引导滤波估计图像照度分量,克服光照突变造成的伪光晕现象;然后提出一种基于Otus阈值的对比度自适应拉伸方法实现照度分量的校正,克服传统算法过度增强的问题;最后采用照度分量单通道图像计算反射分量图像,实现色彩的保真。该文采用50张保护区实地拍摄的野生动物监测图像为样本进行试验,结果表明,该文算法相比于MSRCR算法、双边滤波Retinex算法和引导滤波Retinex算法色
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