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公开(公告)号：CN109949239B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910177950.4
申请日：2019-03-11
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多浓度多场景雾霾图像的自适应清晰化方法，包括基于雾霾图像退化模型和暗原色先验模型的自适应图像清晰化方法；所述自适应图像清晰化方法由采用自适应方式实现参数获取或数据处理的暗原色值自适应获取方法、大气光强自适应估计方法和清晰化系数自适应计算方法组成；本发明的适用于多浓度多场景雾霾图像的自适应清晰化方法，清晰化参数完全依据雾霾图像自身特征获取，无需人为设参数，并且在多浓度、多场景雾霾图像清晰化方面具有较高的鲁棒性，其获取的清晰化图像信息量大，对比度高，图像清晰，无光晕现象，明显优于多尺度Retinex增强清晰化方法和He暗原色先验复原清晰化方法。
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公开(公告)号：CN109949239A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910177950.4
申请日：2019-03-11
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多浓度多场景雾霾图像的自适应清晰化方法，包括基于雾霾图像退化模型和暗原色先验模型的自适应图像清晰化方法；所述自适应图像清晰化方法由采用自适应方式实现参数获取或数据处理的暗原色值自适应获取方法、大气光强自适应估计方法和清晰化系数自适应计算方法组成；本发明的适用于多浓度多场景雾霾图像的自适应清晰化方法，清晰化参数完全依据雾霾图像自身特征获取，无需人为设参数，并且在多浓度、多场景雾霾图像清晰化方面具有较高的鲁棒性，其获取的清晰化图像信息量大，对比度高，图像清晰，无光晕现象，明显优于多尺度Retinex增强清晰化方法和He暗原色先验复原清晰化方法。
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