文献类型：期刊文章

作　　者：高原原[1] 胡海苗[2]

GAO Yuanyuan;HU Haimiao(Information Sciences Academe, China Electronic Technology Group Corporation , Beijing 100086 , China;School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100083 , China)

机构地区：[1]中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京100086 [2]北京航空航天大学计算机学院,北京100083

出　　处：《北京航空航天大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61801448)~~

年　　份：2019

卷　　号：45

期　　号：5

起止页码：944-951

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。

关 键 词：图像去雾 图像增强 图像分解 多子块增强  浓雾图像  

分 类 号：TP391]