基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法

针对传统的基于暗原色先验的单幅图像去雾算法速度慢、效率较低,去雾不彻底以及在明亮区域颜色失真等问题,提出了一种基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法,将经过阈值调整的半反图像作为导向图,通过引导滤波得到大气散耗图,根据大气散射物理模型恢复清晰图像,并将恢复的图像进行参考白光补偿得到最终的去雾图像。实验结果表明:算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且有效恢复了场景的对比度和饱和度,近景去雾彻底,远景去雾效果提升明显。

基于融合技术的单幅红外图像增强方法

为更有效的提升红外图像的整体视觉效果并凸显其中的场景细节,提出了一个基于融合技术的单幅红外图像增强方法。首先,利用现有图像增强方法构建多个富含不同有效分量的融合源。然后,以构建融合权重图的方式对融合源中的分量进行逐像素识别。最后,基于图像拉普拉斯金字塔模型,以分层融合的形式合成出增强后的图像。主观及客观对比实验结果证明了本方法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势。