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基于暗通道先验的Retinex去雾算法研究

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针对雾霾天气下有雾图像能见度水平低、在低光照条件下无法有效获得图像细节信息等问题,提出一种基于暗通道先验的Retinex去雾算法.首先采用改进的暗通道先验算法对有雾图像进行初步处理,得到初步复原图像;其次,在得到的去雾图像上进行Retinex图像增强,利用引导滤波对照度分量进行平滑处理,求出反射分量;之后利用S型曲线对反射分量进行增强,以增强图像细节信息,并采用全局自适应与改进的Gamma函数对对比度及亮度进行拉伸调整;最后,运用颜色恢复函数还原色彩.实验结果表明,该算法在平均亮度和对比度方面都得到一定程度的提高,分别至少提高了1.79％和1.07％,平均梯度和信息熵分别至少提高了4.80％和4.79％.
A Retinex Algorithm of Image Haze Removal Based on Dark Channel Prior

宋聪莹、邵清

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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093

图像去雾 暗通道先验 图像增强 引导滤波 Retinex算法

国家自然科学基金上海市科委科研计划项目

6170327817511107203

2021

10.11907/rjdk.192088

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(1)
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