【摘 要】
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为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性,提出了基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法。首先,采用高斯—赛德尔GS(Gauss-Seidel)迭代算法对基于Retinex的全变分
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,吉首大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172079);湖南省自然科学基金资助项目(12GJ6055)~~
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为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性,提出了基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法。首先,采用高斯—赛德尔GS(Gauss-Seidel)迭代算法对基于Retinex的全变分能量泛函数进行求解,从而有效地保持颜色恒常性;其次,采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度,在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像,并将该增强算法应用到彩色图像;最后,加权融合基于全变分Retinex增强算法与梯度域增强算法的增强结果,使得增强结果既能提高对比度又能保持色彩恒常性。实验结果表明,本算法提高了雾天图像增强后的对比度和清晰度,具有颜色恒常性、颜色保真高等特性。
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