【摘 要】
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比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法.首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1～3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换后分量生成HSV图像再变换到RGB空间,生成增强后的去雾图像.以饱和度均值、亮度指标、信息熵和对比度作为去雾评价的指标,确定最优的拉伸幂指数组合.然后使用最优幂指数完成去雾处理,同时根据图像饱和变化的阈值或时间间隔长度决定是否重新寻找最优
【机 构】
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江苏科技大学机械工程学院,镇江212000;贵州风雷航空军械有限责任公司,安顺561000
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比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法.首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1～3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换后分量生成HSV图像再变换到RGB空间,生成增强后的去雾图像.以饱和度均值、亮度指标、信息熵和对比度作为去雾评价的指标,确定最优的拉伸幂指数组合.然后使用最优幂指数完成去雾处理,同时根据图像饱和变化的阈值或时间间隔长度决定是否重新寻找最优拉伸幂指数.最后使用Python软件,借助多进程编程实现本文去雾算法.当图像分辨率为400像素×300像素时,树莓派上运行时幂指数参数寻优用时为5.077～6.160 s,单帧图像去雾用时第1帧时间长为0.308 s,其余时间为0.077～0.168 s,结果验证了本文算法的实时性.
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