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长春小熊猫
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本文介绍一篇基于去雾算法的低亮度图片增强算法(FAST EFFICIENT ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF LOW LIGHTING VIDEO)。 该论文的作者观察到反转的低亮度图片(inverted image)具有与有雾图片类似的性质,比如: 以上两条性质是有雾图片特有的性质。 因此,我们可以运用成熟的去雾算法来进行低亮度图片的增强。 具体地做法如下: 其中, 是大气的亮度, 是相机获取到的图像亮度, 是原始图像或场景的亮度。 基于[1] , 我们可以得到:其中 是大气的散射系数, 是像素 的景深。其中 在算法中设置为0.8, 是中心位于 的一个小区域,在算法中设置为9。 为了获取大气的亮度,作者选取了图像中RGB通道中最小值里最大的100个像素,然后选取这些像素中RGB值相加最大的像素值最为 的估计值。这里需要注意,我们需要增强的区域是位于前景的物体,例如房子、车子等物体,同时需要避免过度增强背景区域,像天空等。 所以,这里我们需要根据图片内容的不同,自适应地调节 ,从而重点增强前景的内容。因此,这里引入了一个中间变量:然后,需要恢复的图片 可由下式计算得到:[]论文还介绍了如何加速视频的方法,由于不是该博客的研究重点,故而忽略,有兴趣的朋友可以查看原文。

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萌萌尛宝贝

在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下,国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别是出现了CT和卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像,以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度和分辨率。在工业和工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其他痕迹的处理和识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。

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