使用直方图算法与Retinex技术实现低对比度图像去雾

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本文介绍了使用直方图算法和Retinex技术处理低对比度图像去雾的方法,通过调整图像灰度直方图和估计场景光照与反射率,提升图像清晰度。并提供了Matlab代码实现。

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使用直方图算法与Retinex技术实现低对比度图像去雾

近年来,随着智能设备的发展,人们对于图像清晰度的要求越来越高。然而,在恶劣的天气条件下,拍摄出的图片往往存在低对比度和模糊的问题,给观看者带来不良的视觉体验。本文将介绍一种基于直方图算法与Retinex技术实现低对比度图像去雾的方法,并提供相关Matlab源代码,供读者参考。

  1. 直方图算法

直方图是一种表示数字图像亮度分布的图形。在低对比度图像去雾中,直方图算法可以有效地提升图像的对比度,使得图像更加清晰。具体实现过程如下:

(1)计算原始图像的灰度直方图。

(2)对于原始图像灰度值小于50和大于200的像素点,将其灰度值设置为50和200。

(3)对于每个像素点,将其灰度值线性映射到0-255范围内。

  1. Retinex技术

Retinex是一种基于生物学视觉的图像处理技术,可以有效地去除图像中的光晕和雾霾。在低对比度图像去雾中,Retinex技术可以通过估计场景光照和反射率的分布来恢复图像的真实细节。具体实现过程如下:

(1)计算原始图像的高斯金字塔。

(2)使用高斯拉普拉斯金字塔计算反射率。

(3)使用高斯

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