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申请/专利权人：四川国创新视超高清视频科技有限公司
摘要：本发明提供一种图像透雾方法及透雾系统，涉及图像处理技术领域，本发明通过Retinex算法有效提升图像的对比度，使模糊的图像细节更加清晰可见，利用二维小波变换分解图像，对高频子带进行针对性的边缘增强，能够在去除雾气的同时，保留图像的重要细节和结构信息，非线性函数的使用，使得高频子带的增强程度可以根据边缘强度动态调整，避免了过度增强或增强不足的问题，对Sigmoid函数进行阈值处理，有助于进一步优化图像的去雾效果，防止噪声放大或细节丢失，通过对第一图像和增强后的第二图像进行加权融合，得到最终的去雾图像，方法不仅适用于不同光照条件下的图像去雾，而且可以通过调整增益参数、偏移量等，灵活应对各种雾气浓度和场景变化。
主权项：1.一种图像透雾方法，其特征在于，所述图像透雾方法包括以下步骤：S1：对待透雾图像采用Retinex算法进行全局增强处理，得到第一图像；S2：利用二维小波变换对第一图像进行分解，得到高频子带及高频子带系数和低频子带及低频子带系数，并对所有高频子带进行边缘计算，得到所有高频子带的边缘强度值；S3：基于所有的高频子带的边缘强度值，通过非线性函数映射得到各高频子带对应的增强因子；S4：通过所述增强因子对相应的高频子带系数进行增强处理，并通过二维小波逆变换对所有低频子带和高频子带系数已增强处理的高频子带进行重构，得到第二图像；S5：将第一图像与第二图像进行加权融合，得到去雾图像；其中，非线性函数为Sigmoid函数；高频子带的边缘强度值：通过计算每个高频子带中的每个像素点在方向和y方向的一阶差分，以得到每个像素点的梯度值；结合方向和y方向的梯度值，使用欧氏距离公式计算每个像素点的总梯度幅度，并将所述总梯度幅度作为对应的高频子带的边缘强度值。
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权利要求：
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