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题名一种基于反转融合框架的图像曝光校正方法
被引量：2
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作者
郑剑
刘豪
于祥春
郑炽
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第12期54-62,共9页
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基金
国家自然科学基金(61462034,61563069)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170517,GJJ190468)。
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文摘
针对单幅图像中存在非正常曝光的问题,在去雾模型能够有效解决图像曝光校正问题的理论指导下,对去雾模型中的透射率进行改进,提出了一种基于反转融合框架的图像曝光校正方法。首先,对过度曝光的局部高亮光源进行雾度建模,采用改进去雾模型完成过度曝光校正任务;针对曝光不足校正问题,通过反转操作得到伪雾图像。然后联合去雾模型及视网膜大脑皮层(Retinex)理论和去雾方法间的对偶性得到曝光不足区域校正的结果图像。最后,借助多尺度图像融合技术生成新的金字塔权重图,利用拉普拉斯金字塔重建图像得到最终的校正结果。将所提方法与四种主流图像校正方法进行对比,结果表明,该方法能够有效解决单幅图像中的非正常曝光问题,并且最大限度减少图像失真、光晕伪影等因素的干扰。
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关键词
去雾模型
图像曝光校正
RETINEX理论
反转融合框架
多尺度图像融合
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Keywords
dehazing model
image exposure correction
Retinex theory
inversion fusion framework
multi-scale image fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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