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
2025-10-06 19:43:17
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为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。
2022-11-11 22:06:06
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为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性，提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的雾天图像增强算法。首先，采用高斯—赛德尔 GS（Gauss-Seidel）迭代算法对基于 Retinex 的全变分能量泛函数进行求解，从而有效地保持颜色恒常性；其次，采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度， 在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像，并将该增强算法应用到彩色图像；最后，加权融合基于全变分Retinex增强算法与梯度域增强算法的增强结果，使得增强结果既能提高对比度又能保持色彩恒常性。实验结果表明，本算法提高了雾天图像增强后的对比度和清晰度，具有颜色恒常性、颜色保真高等特性。
2022-05-10 22:38:27
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雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此，雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种，本文主要针对图像增强的方法进行研究
2019-12-21 21:08:19
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