【摘 要】
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在光照背景较复杂的情况下采集的图像具有模糊性和色差性,通过白平衡偏差补偿,提高图像的成像效果。传统方法采用轮廓特点融合自适应匹配方法进行复杂光照背景下的白平衡补偿
【基金项目】
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2015年广东省本科高校教学质量与教学改革工程立项建设项目（粤教高函[2015]133号）, 2014年广东财经大学华商学院“创新强校工程”科研项目（HS2014CXQX13）资助
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在光照背景较复杂的情况下采集的图像具有模糊性和色差性,通过白平衡偏差补偿,提高图像的成像效果。传统方法采用轮廓特点融合自适应匹配方法进行复杂光照背景下的白平衡补偿,当成像像素较低的情况下导致色差补偿效果不好。提出一种基于小波包分解的模糊色差图像白平衡偏差补偿算法。对复杂光照背景下的图像进行采集系统和成像描述,对原始图像进行降噪滤波处理,基于小波包分解方法进行图像的色差白平衡特征分析和提取,并进行自适应均衡设计,实现对模糊色差图像的白平衡偏差补偿。仿真结果表明,采用该图像处理方法进行模糊色差图像的白平衡偏差补偿,能有效均衡图像的色差,提高了图像的美感,对图像的细节特征的表现能力更强,峰值信噪比较高,性能优越。
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