【摘 要】
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针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的可变框架模型Retinex图像增强算法。PCA变换提供通道间良好的正交性,可避免由于亮度调整带来的色度失真。该算法通过PCA变换得到图像亮度分量、色度分量,对得到的亮度分量使用改进的可变框架模型Retinex进行处理,适当调整色度分量,最后对处理得到的RGB图像进行去相关
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院，长沙，410083
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针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的可变框架模型Retinex图像增强算法。PCA变换提供通道间良好的正交性,可避免由于亮度调整带来的色度失真。该算法通过PCA变换得到图像亮度分量、色度分量,对得到的亮度分量使用改进的可变框架模型Retinex进行处理,适当调整色度分量,最后对处理得到的RGB图像进行去相关拉伸。实验结果表明,该方法能有效改善恶劣天气造成的图像退化现象,提高图像的清晰度。
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