论文部分内容阅读
针对传统Retinex图像增强算法在图像去雾中无法对雾天图像实际情况进行去雾,导致增强后的图像出现光晕效应和细节丢失等问题,提出一种结合暗通道先验理论和引导滤波方法的自适应的多尺度Ret-inex图像去雾算法.利用子块平移部分重叠法将雾天图像进行分块处理;通过分析雾天图像的透射率和引导滤波尺度的相关性,利用最小二乘法构建自适应尺度函数;采用带自适应效果的引导滤波估计具有结构信息的光照分量,以此来还原雾天图像的反射分量;最后分析了增强后的雾天图像出现颜色失真的原因,并进行色彩校正.实验结果表明,相较于其他算法,本算法分别在信息熵、可视边缘梯度和新增可见比均有较大提升,对不同景深的雾天图像均具有良好的增强效果.