基于加权结构感知和雾天退化模型的低照度图像增强方法

作     者：姚斌 魏玄颖 韩振 何立风 YAO Bin;WEI Xuan-ying;HAN Zhen;HE Li-feng

作者机构：陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 日本爱知县立大学信息科学学院日本爱知县长久手市4801198 

基　　金：国家自然科学基金项目(61603234,61971272) 陕西科技大学博士科研启动基金项目(2020BJ-18) 

出 版 物：《陕西科技大学学报》 (Journal of Shaanxi University of Science & Technology)

年 卷 期：2022年第40卷第4期

页      码：165-170,190页

摘      要：基于反转的低照度图像与雾天图像的相似性,结合物理模型和数学优化理论,提出了一种改进的基于去雾模型的低照度图像增强方法.该方法通过设计一种具有结构感知性的权重函数,构建了一个适用于雾天退化模型的透射率目标函数,从而对反转的低照度图像进行去“雾”.与经典低照度图像增强方法相比,该方法增强的图像颜色自然,细节保持良好,同时在信息熵、平均梯度、自然图像质量评价指标表现较好.

主 题 词：低照度图像 去雾方法 边界约束 透射率图 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-5811.2022.04.023

馆 藏 号：203113038...