文档介绍：基于修正的Retinex雾天图像增强算法原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文(设计),是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文(设计)不含任何其它个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本论文(设计)的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学生签名:年月日指导声明本人指导的同学的毕业论文(设计)题目大小、难度适当,且符合该同学所学专业的培养目标的要求。本人在指导过程中,通过网上文献搜索及文献比对等方式,对其毕业论文(设计)内容进行了检查,未发现抄袭现象,特此声明。指导教师签名:年月日目录1引言 22Retinex理论简介 2中心/环绕Retinex算法 3Retinex照射反射模型 43修正Retinex全局图像增强和局部图像增强 44实验结果与分析 65结论 8致谢 9参考文献 9附录 10基于修正的Retinex雾天图像增强算法摘要:提出了采用修正的Retinex算法增强图像对比度的方法,对图像的照射分量和反射分量进行非线性变换修正。非线性S型函数对较大和较小的反射分量值改变较小,对中间值改变较大,也就是提高了图像局部对比度。图像的照射分量通过全局对比度增强函数进行强度拉伸,提高全局对比效果。将该方法与带色彩恢复的多尺度MSRCR算法和几种经典的方法进行比较,结果表明,论文算法处理后的图像对比度明显增强,视觉效果更好,对于图像的黑暗或者明亮的地方的可视细节能够显著提高。Retinex由于卷积运算的影响,运算时间都较久,此算法的图像处理速度很快,图像也不会出现明显的失真或泛白等现象。关键词:Retinex;MSRCR;修正;雾天降质图像BasedonthemodifiedRetinexfogimageenhancementalgorithmChenXue-ping(Electronic&InformationEngineeringDepartment,Supervisor:HuangLi-hong,HeSu-zhen)Abstract:PutforwardRetinexalgorithmusingthemodifiedtoenhancetheimagetheoryinessence,asidefromtheimageinSirradiationlightLtothereflectionpropertiesoftheobjectR,toobtainthetruecolorsoftheRetinexintroductionofnon-linearS-ponent,intermediatevalueschangelarger,parewithseveralconventionalimageenhancementmethodsandsingle-scaleSSR,MSRandwiththecolorofrecoveryMSRCRalgorithm,Theresultsshowthatthealgorithmprocessingtheimagehasbettervisualeffects,itcanssignificantlyimproveonbrightimageareasanddarkareasofthevisualduetotheconvolution,putationtimeislonger,thealgorithmofimageprocessingspeedveryquickly,:Retinex;MSRCR;Modified;Fog-degradedimage1引言在有雾的天气下,能见度非常的低,拍摄的图像一般都会出现比较严重的退化与失真,这样在公路交通、飞机导航、船舶航行等方面都有不可忽视的影响。因此加强对在有雾的天气下拍摄的图像的增强显得非常重要,对恶劣有雾天气条件下的景物图像进行清晰化处理具有重要意义。图像增强技术的主要目的是改善图像的视觉效果,或更方便计算机识别,即提高图像的可识别度[1]。使处理后的图像对某种具体的,特定的应用来说,比原始图像更合用,在这里特别强调“具体的、特定的应用”是非常有意义的,因为到当前为止,图像增强还没有统一的理论。总的来说,图像增强技术大都属于试探性和面向问题的,经某种算法处理后,视觉效果得到改善,或计算复杂性减小,或机器识别率提高,又合乎应用要求,这样的增强算法就是好算法。近年来增强技术已发展得较为成熟,许多方法已成为经典方法,如直方图均衡化、灰度变换、同态滤波等等。但人们依然在研究新的增强技术,比如文献[2]中提到的:“空域的局部统计法和小波变换、K-L变换等[2]。