一、对数图像处理模型对数图像处理模型是一种非线性变换,可以将低对比度图像的动态范围扩展到可感知的范围。在Matlab中,我们可以使用以下代码实现: 读取图像I = imread(‘image.jpg’); 对数变换J = c log(1 + r I);其中,c和r是控制对数变换的参数,可以根据实际情况进行调整。 显示变换后的图像imshow(uint8(...
暗通道图像中灰度值越高的区域云雾越厚,在输入图像中位于这部分区域的]像素灰度值越接近于环境光照强度。估算环境光照强度首先需要找到暗通道图像中灰度值最高并占图像总像素数量01%的像素点,记录它们对应的坐标索引,然后根据坐标索引在输入的有雾图像中找到对应像素点,计算有雾图像中对应像素点的灰度平均值作为环境光照...
【图像增强】基于matlab对数图像处理模型+去雾+暗原色先验图像增强【含Matlab源码 1012期】 【摘要】 一、 图像增强技术简介 1 图像增强 图像增强是对图像的某些特征,如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工,将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质... ...
由于低照度以及场景光不均匀的环境下图像的成像特点,普通的边缘检测方法无法有效检测出完整清晰的边缘图像.本文结合参数化对数图像处理(PLIP)模型对低亮度图像敏感,处理效果接近人眼视觉观察的结果等优点提出一种新的边缘检测算法.首先,利用PLIP模型理论推导出新的梯度算子,然后分析传统Canny算法检测边缘过程的不足并加以改...
(1)通过对图像取对数,将图像模型中的入射分量与反射分量的乘积项分开。 (2)将对数图像通过傅里叶变换变到频域,在频域选择合适的滤波函数,进行减弱低频和加强高频的滤波。 (3)计算图像中各个灰度值的累计分布概率。 (4)对滤波结果进行傅里叶逆变换和对数逆运算。
因为在图像的照度-反射模型中,将图像近似为高频分量和低频分量的乘积。 为了在频域内将高频和低频分开处理,采用对数变换。对数变换接近人眼亮度感知能力,可压缩灰度动态范围,增强对比度。
(6)目前尚未图像处理大多基于灰度图像 2 对数图像处理模型 3 图像去雾 4 暗通道先验图像去雾方法 4.1 光线透射率模型 光在传播中由于散射使得从光源发出的辐射只有部分能到达接收传感器,其他则被散射到传播介质中。假设距离较小时散射光强与距离是线性关系,当光源距离传感器无限接近时,光的衰减值可近似为:Br,其中β...
使用同态滤波方法进行图像增强时,以下处理顺序正确的是()①通过对图像取对数,将图像模型中的入射分量与反射分量的乘积项分开。②将对数图像通过傅里叶变换变到频域,在频域选择合适的滤波函数,进行减弱低频和加强高频的滤波。③计算图像中各个灰度值的累计分布概率。④对滤波结果进行傅里叶逆变换和对数逆运算。 A.①②...
使用同态滤波方法进行图像增强时,以下处理顺序正确的是( )。A.通过对图像取对数,将图像模型中的照度分量与反射分量的乘积项分开B.将对数图像通过傅里叶变换变到频域,在频域
使用同态滤波方法进行图像增强时,以下处理顺序正确的是()①通过对图像取对数,将图像模型中的入射分量与反射分量的乘积项分开。②将对数图像通过傅里叶变换变到频域,在频域选择合适的滤波函数,进行减弱低频和加强高频的滤波。③计算图像中各个灰度值的累计分布概率。④对滤波结果进行傅里叶逆变换和对数逆运算 ...