结合暗原色优先和Gamma校正的红外交通图像增强算法
[Abstract]:In order to effectively improve the visual quality of infrared traffic image collected by intelligent traffic monitoring equipment, the method of visible light image de-fogging is introduced into the enhancement process of infrared traffic image. A new infrared traffic image enhancement algorithm combining dark primary color priority and Gamma correction is proposed. Firstly, the original degraded infrared traffic image is processed with the dark primary color priority algorithm and the initial enhanced image is obtained. Then the Gamma correction algorithm is used to adjust the initial image brightness, and the new algorithm is compared with other common infrared image enhancement algorithms. The experimental results show that the information entropy of the two original infrared traffic images is 4.71 / 5.07, and the information entropy is increased to 6.45 / 5.92 respectively after the new algorithm, and the gray standard deviation of the two original infrared traffic images is 6.90 / 19.14, which is processed by the new algorithm. The standard deviation of gray level is increased to 31.17 ~ 32.35, and the calculated value of information entropy of the new algorithm is larger than that of the other algorithm. It can be seen that the enhancement effect of the new algorithm is better than that of other common infrared image enhancement algorithms. It can significantly improve the visual effect of infrared traffic image and lay a good foundation for the subsequent processing and analysis of the image.
【作者单位】： 清华大学精密仪器系;河南科技大学信息工程学院;悉尼科技大学量子计算与智能系统中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61377012)
【分类号】：TP391.41
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