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基于大气光偏振层析的
雾天图像
重构方法
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
15.06MB
图像处理
图像重构
偏振去雾
大气光梯
1
雾天图像
增强算法研究.doc
雾天图像
增强算法研究.doc
2022-05-31 09:09:29
698KB
算法
文档资料
基于全变分Retinex及梯度域的
雾天图像
增强算法
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
2MB
雾天图像
图像增强
Retinex算法
梯度域
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雾天
图像
深度学习
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1
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雾天图像
处理的一些方
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2019-12-21 21:08:19
2.27MB
matla
雾天图像处理
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