典型文献
基于自适应gamma校正估计的图像去雾算法
文献摘要：
针对当前流行的图像去雾算法存在去雾过度造成图像颜色失真,或者去雾不足等问题,提出了一种自适应gamma校正估计的图像去雾算法.首先根据图像亮度,利用不同的gamma校正函数拟合不同场景深度下有雾图像与无雾图像之间的关系,自适应估算出无雾图像最小通道,并通过引导滤波算法进行修正,保持局部区域内线性的关系,进而根据大气散射模型得到初始透射率,然后通过高斯相对性进行优化;另外,通过增加搜索领域,将有雾图像的蓝色通道上半部分作为输入对四叉树算法进行改进,得到场景最深处所对应的有雾图像像素值作为大气光值;最后通过gamma校正函数对复原图像的亮度进行增强.实验结果表明复原图像的对比度、平均梯度分别平均提高了40.66％,20.98％,并具有较高的信息熵.上述算法去雾显著,复原图像具有较高的清晰度.
文献关键词：
图像去雾;gamma校正;最小通道;四叉树;高斯相对性
中图分类号：
作者姓名：
吴正平;岑帅红
作者机构：
三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌201306
文献出处：
引用格式：
[1]吴正平;岑帅红-.基于自适应gamma校正估计的图像去雾算法)[J].液晶与显示,2022(01):106-115
A类：
高斯相对性
B类：
gamma,图像去雾算法,成图,颜色失真,图像亮度,函数拟合,同场,景深,最小通道,引导滤波,滤波算法,局部区域,内线,大气散射模型,透射率,蓝色,上半部,分作,四叉树算法,到场,最深处,处所,像素,大气光值,复原,原图,明复,对比度,平均梯度,信息熵,清晰度
AB值：
0.32439
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