高动态范围与雾天彩色图像画质增强方法研究

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时间:2019-02-03

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1、摘要彩色图像增强是图像处理领域里重要的一部分,利用彩色图像增强技术,可以增强图像的视觉效果,提高人眼对图像的辨别能力,使处理后的彩色图像更适合后续的分析和研究。彩色图像中包含了丰富的细节信息和颜色信息,对彩色图像进行增强处理,不仅要使图像细节清晰,更要保持图像原有的颜色。本文在分析现有的彩色图像增强算法的基础上,针对高动态范围彩色图像和雾天彩色图像各自的特点分别进行增强处理,主要研究内容和成果如下:1.由于现有显示设备和人眼识别的限制,高动态范围彩色图像视觉效果很差,并且现有彩色图像增强方法应用于高动态

2、范围彩色图像增强会产生颜色失真和光晕现象。针对以上问题,提出一种新的高动态范围彩色图像增强方法,可有效压缩图像的动态范围,消除环境光对图像的影响,抑制颜色失真和光晕现象。该方法主要分为三部分:获取亮度图像和背景图像、自适应调节和颜色恢复,核心为借助彩色双边滤波获取原始彩色图像的背景图像,同时采用线性的颜色恢复算法保持图像的本来颜色。彩色双边滤波在常规滤波的基础上将彩色图像的颜色信息考虑在内,能更准确地获取背景图像,有效抑制常规滤波导致的光晕现象。实验证明,该方法可很好地改善高动态范围彩色图像的视觉效果,

3、增强后的彩色图像细节清晰,颜色逼真。2.针对基于大气散射物理模型的雾天彩色图像增强方法算法复杂的问题,提出一种新的雾天彩色图像增强方法,可有效提高图像的视觉效果并降低算法的复杂度。由于大气的散射作用,雾天彩色图像对比度低、景物模糊。本文分析雾天彩色图像的成因,对现有雾天彩色图像增强方法进行研究,提出新的图像增强方法,在增强图像对比度的同时使景物清晰化,达到更好的视觉效果,并对增强中出现的颜色失真现象加以修正。大量实验显示该方法可有效增强雾天彩色图像的视觉质量,达到很好的清晰化效果。关键词:彩色图像增强;

4、高动态范围;雾天彩色图像;彩色双边滤波;大气散射ABSTRACTColorimageenhancementisanimportantpartintheimageprocessingfield.Usingthecolorimageenhancementtechnologycouldmakecolorimageownbettervisibility,improvetheresolvingabilityofhumaneyesandmakethecolorimagemoreconvenienttofollowi

5、nganalysisandresearch.Colorimagecontainsabundantdetailsandcolorinformation,SOenhancingcolorimagenotonlymakethedetailsmoreclear,butalsomaintaintheoriginalcolor.Inthisarticle,consideringthefeaturesofthehighdynamicrangecolorimageandhazecolorimage,weanalyset

6、heexistingcolorimageenhancementalgorithmsandproposethenewenhancementalgorithms.Themaincontentsandresultsareasfollows:1.Asaresultofthelimitsofdisplaydevicesandhumaneyes,theHDRcolorimagehaspoorvisibility.Meanwhile,traditionalcolorimageenhancementalgorithms

7、havecolordistortionorhalophenomenonintheprocessingofHDRcolorimage.Fortheproblems,anewhighdynamicrangecolorimageenhancementalgorithmisproposed.ThisnewalgorithmCancompressthedynamicrange,reducetheimpactofambientlight,anddeclinehaloandcolordistortion.Thealg

8、orithmisdividedintothreemainparts:obtainluminanceimageandbackgroundimage,adaptiveadjustmentandcolorrestoration.Themostimportantpartofthisalgorithmistoobtainthebackgroundimageoftheoriginalcolorimagebycolorbilateralfilter.Me

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