【摘 要】
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为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州好好开车科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61003188,61379075);国家科技支撑计划项目(2014BAK14B01);浙江省自然科学基金(LY14F020004);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2015C33071);浙江工商大学青年人才基金项目(QZ13-9);北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金课题(BUAA-VR-13KF-2013-3);浙江省智能交通工程技术研究中心开放课
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为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束算法,提出一种基于大气散射模型的对比度增强算法.为了验证算法的有效性,通过与4种已有算法的大量实验结果对比发现：文中算法不但能够很好地增强不同种类的沙尘降质图像的对比度,而且可以有
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