极端天气条件下低质图像增强算法研究

发布时间：2019-06-01 17:13

【摘要】：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生,解决了沙尘图像处理中对比度和亮度失衡的问题。
[Abstract]:In order to solve the problem of serious degradation of images obtained in extreme weather such as haze, rain and snow, dust and other extreme weather, an adaptive single image enhancement algorithm is proposed. Firstly, an image classifier is designed to determine whether the image is a degraded image or not, and if so, the image is processed separately according to the value of chromaticity component. Secondly, for haze image, on the basis of dark primary color prior algorithm, the transmittance is obtained by dividing the bright region of the image, which improves the phenomenon that the image restored by the original algorithm is easy to produce halo, and the algorithm is extended to rain and snow images. In order to process the dust image, the limited contrast adaptive histogram equalization algorithm is adopted, and the gamma correction is used to correct the imbalance between contrast and brightness when the algorithm deals with the image. Compared with other algorithms, the algorithm effectively improves the clarity of the image, avoids the generation of halo, and solves the problem of imbalance between contrast and brightness in dust image processing.
【作者单位】： 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】：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)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2490443