结合HE和改进MSRCR的交通雾霾图像增强
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重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331

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Traffic Images Enhancement Combining HE and Improving MSRCR
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    【目的】受大气粒子散射的影响, 雾霾天气下的交通监控图像严重降质, 影响交通安全。【方法】针对雾霾图像存在对比度低、灰度分布狭窄和细节损失严重的问题,提 出一种结合直方图均衡化(HE)和改进色彩恢复多尺度Retinex(MSRCR)的单幅交通图像去雾霾算法。该算法首先将图像分别进行HE和MSRCR增强, 其中MSRCR 增强时, 使用具有平滑保边缘功能的引导滤波替换高斯函数来估计光照分量, 然后对增强后的两幅图像进行加权融合。【结果】通过定性分析发现, 该算法有效改善了图像的主观视觉效果; 通过定量分析发现, 该算法相对于HE、MSRCR、B-SSR和G-SSR算法, 显著提高了图像的平均梯度和对比度, 且灰度熵和彩色熵也有一定程度提高。【结论】实验结果表明, 该算法能有效增强交通雾霾图像。

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引用本文

崔旭东,杨有
.结合HE和改进MSRCR的交通雾霾图像增强
[J].重庆师范大学学报自然科学版,2018,(1):100-

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