基于修正的retinex霧天圖像增強算法-預(yù)覽頁
【正文】 度MSRCR算法和幾種經(jīng)典的方法進行比較，結(jié)果表明，論文算法處理后的圖像對比度明顯增強，視覺效果更好，對于圖像的黑暗或者明亮的地方的可視細節(jié)能夠顯著提高。MSRCR。圖像增強技術(shù)的主要目的是改善圖像的視覺效果，或更方便計算機識別，即提高圖像的可識別度[1]。但人們?nèi)匀辉谘芯啃碌脑鰪娂夹g(shù)，比如文獻[2]中提到的:“空域的局部統(tǒng)計法和小波變換、KL變換等[2]。經(jīng)實驗證明，用線性變換函數(shù)去修正圖像的照射分量和用非線性變換函數(shù)去修正圖像的反射分量，以提高圖像的全局和局部對比度的改進算法使得圖像的清晰度、亮度、還原顏色等方面都更接近原圖像，增強后的圖像視覺效果更佳。受光照影響嚴重的圖像通常是用Retinex理論對其補償，Retinex理論的主要做法就是將一幅需要處理的圖像分解成兩幅不同的圖像，一幅是照射分量圖像，另一幅是反射分量圖像，這樣做的好處主要是可以把后景光照和前景光照對圖像的影響去除掉，而且對于室外和室內(nèi)圖像的空間光照變化能夠起到增強的作用[5]。1985年，F(xiàn)unt等人通過對泊松方程Retinex算法的研究并通過在其基礎(chǔ)上作出改進，提出了重復(fù)的多解決方案的非線性濾波Retinex方法[6]。)提出了單尺度Retinex算法（SSR）[8]，這個算法用數(shù)學(xué)公式可表示為 （2）其中是Retinex的輸出，是第i個像素顏色譜帶的圖像分布，表示卷積，表示高斯環(huán)繞函數(shù),因為高斯環(huán)繞函數(shù)具有較好的綜合效果。=1，表示灰度圖像。帶色彩恢復(fù)因子C的多尺度算法(MSRCR)[10]是在多個固定尺度的基礎(chǔ)上考慮色彩不失真恢復(fù)的結(jié)果，在多尺度Retinex算法過程中，我們通過引入一個色彩因子C來彌補由于圖像局部區(qū)域?qū)Ρ榷仍鰪姸鴮?dǎo)致圖像顏色失真的缺陷，通常情況下所引入的色彩恢復(fù)因子C的表達式為 （4） （5）其中表示第i個通道的色彩恢復(fù)系數(shù)，它的作用是用來調(diào)節(jié)3個通道顏色的比例，表示的是顏色空間的映射函數(shù)。由上面公式（1） 可知，提出的模型就是將照射光圖像和目標反射圖像的每個像素值得乘積表示為原始圖像，照射部分可以通過將圖像進行二維卷積運算獲得近似估計值。由于圖像邊界處的照射信號可能會包含因為發(fā)生尖銳的跳變而產(chǎn)生的高頻成分和低頻成分，而低通濾波器不能過濾高頻成分，所以輸出圖像也可能會出現(xiàn)失真現(xiàn)象。全局增強函數(shù)的形式的選擇性非常多種，包括直方圖均衡、強度拉伸、單尺度Retinex或者其他全局對比度增強函數(shù)。為了提取它，我們可以通過將局部照射周圍的局部變化看成信號， 輸入圖像除以照射分量就可以得到。S型函數(shù)[13]滿足了這種要求 （11）上式中：；；，這些參數(shù)根據(jù)圖像可以自動的進行計算；是正整數(shù)，函數(shù)曲線的曲率可以用正整數(shù)來調(diào)整，在通過大量實驗的情況下發(fā)現(xiàn)，取值為2可以滿足大多數(shù)圖像處理的要求。本文的實驗環(huán)境為Matlab ，在windows Xp系統(tǒng)下進行。而本文算法在對通過對圖像進行局部增強時移除了天空的噪聲，把遠處隱藏的細節(jié)信息凸顯了出來，改善了圖像的整體視覺效果并提高了圖像對比度。39。 %分別提取圖像的R分量、G分量和B分量。R0=double(R)。 %高斯核。DR0=Rfft2.*Ffft。 %變換回空域中。%求平均值。MAX = u+3*v。amp。 %反射分量。for i=1:m %對反射分量進行拉伸。 end if Rl(i,j)tamp。%增強后的圖像。 sigma=100。DG0=Gfft2.*Ffft。 u=mean2(DGdouble)。for i=1:m for j=1:n if DGdouble(i,j)=MIN Rg(i,j)=0。 end if DGdouble(i,j)=MAX Rg(i,j)=1。t=(mi+ma)./2。 end if Rl(i,j)tamp。%%%對B分量操作同R分量%%% [m,n]=size(B)。for i=1:m for j=1:n F(i,j)=exp(((im/2)^2+(jn/2)^2)/(2*sigma*sigma))。DB0=fftshift(DB0)。v=std2(DBdouble)。MAX = u+3*v。DBdouble(i,j)MAX Rb(i,j)=(DBdouble(i,j)MIN)./6*v。ma=max(max(Rl))。Rl(i,j)t Rl1(i,j)=mi+(tmi)*[(Rl(i,j)mi)./(tmi)]^2。 end endendIb_double=Rb.*Rl1。 %顯示處理后的圖像。fr=f(:, :, 1)。 mg=mat2gray(im2double(fg))。 %定義標準差alf=a^2/2 a=54n=161。 for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(((in1)^2+(jn1)^2)/(4*alf1))/(pi*alf1)。, 39。conv39。nb1 = imfilter(mb,b,39。)。 ub1=log(nb1)。yr1=(tr1ur1)/3。 %定義標準差alf=a^2/2 a=x=31。for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(((in1)^2+(jn1)^2)/(4*alf2))/(6*pi*alf2)。, 39。conv39。nb2 = imfilter(mb,a,39。)。 ub2=log(nb2)。yr2=(tr2ur2)/3。 %定義標準差alf=a^2/2 a=167l=501。for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(((in1)^2+(jn1)^2)/(4*alf3))/(4*pi*alf3)。, 39。conv39。nb3 = imfilter(mb,e,39。)。 ub3=log(nb3)。yr3=(tr3ur3)/3。dg=yg1+yg2+yg3。 cb=im2uint8(db)。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來
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