基于偏微分方程的模糊图像对比度增强算法

摘要

在低能见度条件下获得特定图像场景所需要的关键信息难度大,多重图像去雾难以实现。基于此,提出一种基于偏微分方程的模糊图像对比度增强处理算法。与传统算法相比,该算法对模糊图像进行了平滑和增强操作,具有更好的对比度增强、色彩校正和细节重现等视觉效果。在雾霾和弱光条件下,采用多尺度、局部-全局增强反对数反射率和照明分量,将其与强大的对比度自适应直方图均衡化方法结合,可以解决原始算法中的颜色失真和内在噪声增强问题。通过基于自动化梯度优化除雾过程,消除了人工确定PDE停止时间的问题。主观和定量分析结果表明,该算法对于解决过度增强和色彩失真具有很好的效果。