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摘要：本发明公开一种基于大气散射模型的低亮度图像增强算法，包括计算原始低亮度图像中不同颜色像素的最大饱和度提升值；建立大气光和饱和度提升值之间的数学模型以估计原始低亮度图像的大气光，对估计的大气光进行平滑处理得到局部光滑的大气光；去除原始低亮度图像中的大气光，得到去除大气光的图像；利用最大亮度先验估计图像的亮度图，对估计的亮度图进行平滑处理，得到光滑的亮度图；将局部光滑的大气光和光滑的亮度图输入到retinex模型中，得到亮度和饱和度同步增强的反射图像。本发明能够针对不同环境下的低亮度图像实现饱和度和亮度的增强，有效保证图像在含有大气光的低亮度场景下去除雾蒙蒙的视觉效果，显著拓宽了低光照图像算法的应用场景。
主权项：1.一种基于大气散射模型的低亮度图像增强算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、计算原始低亮度图像中不同颜色像素的最大饱和度提升值；步骤二、建立大气光和饱和度提升值之间的数学模型，以估计原始低亮度图像的大气光Q，并利用范数对估计的大气光Q进行平滑处理，得到局部光滑的大气光Qo；步骤三、利用局部光滑的大气光Qo，去除原始低亮度图像中的大气光，得到去除大气光的图像S1；利用最大亮度先验估计图像S1的亮度图t，并利用范数对估计的亮度图t进行平滑处理，得到光滑的亮度图to；步骤四、将局部光滑的大气光Qo和光滑的亮度图to输入到retinex模型中，得到亮度和饱和度同步增强的反射图像。
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百度查询： 南京理工大学 基于大气散射模型的低亮度图像增强算法
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