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申请/专利权人：泉州职业技术大学
摘要：本发明提供一种尺度自适应的Retinex算法图像去雾方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法通过将待去雾图像进行分解得到目标照度图像，可以通过确定出的自适应高斯尺度参数构建高斯滤波器，并基于Retinex算法，使用高斯滤波器，对目标照度图像进行平滑噪声，使得到的目标平滑结果与目标反射图像进行结合，可以更有效地压缩待去雾图像的动态范围，保持良好的色彩恢复效果和细节信息，能够提升目标除雾图像的质量并增强视觉效果，为工业生产制造提供更可靠的数据和更高的自动化水平。
主权项：1.一种尺度自适应的Retinex算法图像去雾方法，其特征在于，包括：获取待去雾图像，并提取所述待去雾图像的目标照度图像和目标反射图像；确定所述待去雾图像的滤波窗口，并采用所述滤波窗口，遍历所述待去雾图像，基于所述滤波窗口内的中心像素点与相邻像素点的像素值绝对差，确定自适应高斯尺度参数；基于所述自适应高斯尺度参数，构建高斯滤波器，并基于Retinex算法，使用所述高斯滤波器，对所述目标照度图像进行平滑噪声，得到目标平滑结果，基于所述目标平滑结果以及所述目标反射图像，确定所述待去雾图像对应的目标去雾图像；所述滤波窗口内的中心像素点与相邻像素点的像素值绝对差通过如下公式（2）表示： （2）其中，为中心像素点的像素值，为相邻像素点的像素值，为所述滤波窗口的边长的一半，为相邻像素点与中心像素点在所述待去雾图像的长度方向上距离的像素数，为相邻像素点与中心像素点在所述待去雾图像的宽度方向上距离的像素数；将所述像素值绝对差添加到一个基础尺度参数上，得到一个自适应高斯尺度参数，如公式（3）所示： （3）其中，是在像素点处的自适应高斯尺度参数，通过将像素点作为中心像素点，采用公式（2）计算得到；为基础尺度参数，为比例因子，用于调整像素值绝对差对自适应高斯尺度参数的影响程度，M为相邻像素点的个数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉州职业技术大学 尺度自适应的Retinex算法图像去雾方法及装置
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