DCP算法下三维图像对比度多尺度分数阶增强

由于二维图像映射到三维模型表面时,三维图像会产生纹理特征缺失和颜色失真等问题,使得生成的三维图像的对比度过高或过低,导致三维图像的清晰度较差。对此,提出一种DCP算法下三维图像对比度多尺度分数阶增强方法。采用最佳阈值方法分割三维图像,并通过DCP算法实现图像去雾处理,确保图像中的颜色与实际颜色保持一致。基于动态梯度自适应能力,依据去雾的图像的实际情况自适应调整阶数,提取图像纹理特征;采用拉普拉斯金字塔算法多尺度融合纹理特征,提升三维图像对比度。测试结果表明:所提方法增强后的三维图像的图像方差和图像熵结果分别在0.931和0.927以上,具有较为平衡的对比度,且图像的清晰度较高。