电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2013年
17期
155-158
,共4页
Retinex算法%曲波变换%USFFT算法%图像去雾
Retinex算法%麯波變換%USFFT算法%圖像去霧
Retinex산법%곡파변환%USFFT산법%도상거무
Retinex algorithm%curvelet transform%USFFT algorithm%foggy image removing
由于中心环绕Retinex图像增强算法尺度的选择有限,不能在对有雾天气下采集的图像进行有效去雾的同时增强其细节,提出一种基于Retinex算法的曲波变换图像增强算法.首先,根据Retinex算法,先用高斯函数估计出图像的入射分量,再通过Retinex算法将图像的反射分量得出,然后利用曲波变换的多尺度特性将反射分量进行子带分解,对高频子带采用自动变换阈值处理,对低频子带采用线性拉伸,增强其对比度,最后将曲波系数进行合成,得出处理后的图像.实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的纹理细节更清晰,信噪比和信息熵明显提高,视觉效果改善,失真度显著减小.
由于中心環繞Retinex圖像增彊算法呎度的選擇有限,不能在對有霧天氣下採集的圖像進行有效去霧的同時增彊其細節,提齣一種基于Retinex算法的麯波變換圖像增彊算法.首先,根據Retinex算法,先用高斯函數估計齣圖像的入射分量,再通過Retinex算法將圖像的反射分量得齣,然後利用麯波變換的多呎度特性將反射分量進行子帶分解,對高頻子帶採用自動變換閾值處理,對低頻子帶採用線性拉伸,增彊其對比度,最後將麯波繫數進行閤成,得齣處理後的圖像.實驗結果錶明,用該方法對霧天圖像處理後,圖像的紋理細節更清晰,信譟比和信息熵明顯提高,視覺效果改善,失真度顯著減小.
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