夜间有雾图像去雾算法的研究

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夜间有雾图像对比度较低、噪声明显且细节不突出,极大的影响了后期的数据处理与信息提取。而大多数针对于白天图像的去雾算法,并不适用于夜间有雾图像,因此在大气散射模型的基础上,通过分析当前主流相机频段同常见散射介质之间的作用机理,构建了夜雾图像成像模型,再结合对原始导向滤波透射率的改进,进一步突出了图像的细节。最后通过使用CLAHE算法对图像进行增强从而得到了复原后的图像。通过对大量实测的夜雾图像进行处理,并与现有的除雾算法进行比较,验证了提出的夜雾条件下图像去雾算法的有效性与优异性。
其他文献
现有的信道模型验证方法大多只能验证衰落模型的一阶统计特性,即信号包络的幅值特性和相位特性.由于衰落信道模型的复杂性和多样性,已有的一阶统计特性验证方法不能对信道模