【摘 要】
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有色雾、烟、尘等恶劣大气条件下的低质图像具有低可见度和颜色偏移的特点，给人类观察和计算机视觉应用带来困难。当前针对此类图像的增强算法通常忽略了景物与相机的距离对色偏的影响，为了在增强可见度时更好地恢复图像颜色，本文提出低质图像成像可见度下降及色偏与景物距离的关系模型和求解方法。该方法首先通过图像的局部亮度估算距离，然后通过距离估算图像的色偏矩阵，再求解退化模型得到可见度与颜色得到恢复的图像，最后将
【基金项目】
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四川省自然科学基金（2022NSFSC0574）； 四川省科技计划（2022YFG0178）； 国家自然科学基金（61775030）；
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有色雾、烟、尘等恶劣大气条件下的低质图像具有低可见度和颜色偏移的特点，给人类观察和计算机视觉应用带来困难。当前针对此类图像的增强算法通常忽略了景物与相机的距离对色偏的影响，为了在增强可见度时更好地恢复图像颜色，本文提出低质图像成像可见度下降及色偏与景物距离的关系模型和求解方法。该方法首先通过图像的局部亮度估算距离，然后通过距离估算图像的色偏矩阵，再求解退化模型得到可见度与颜色得到恢复的图像，最后将恢复的图像与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE）增强图像进行距离加权融合，得到进一步细节增强的图像。实验表明，本文提出的方法与同类方法相比，在达到高图像质量评价指标的同时，明显具有更好的颜色恢复结果。
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