漸暈是圖像中像素光強(qiáng)沿徑向方向衰減的現(xiàn)象,為了解決其對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)和圖像處理精度的影響,提出了低通濾波下約束對(duì)數(shù)強(qiáng)度熵的圖像漸暈校正方法。首先,使用偶數(shù)項(xiàng)的六階多項(xiàng)式函數(shù)建立漸暈?zāi)Ｐ?其次,通過(guò)低通濾波計(jì)算最小的目標(biāo)圖像對(duì)數(shù)強(qiáng)度熵,在目標(biāo)值的約束下求出既滿足漸暈函數(shù)變化規(guī)律又能減小圖像的對(duì)數(shù)強(qiáng)度熵的漸暈?zāi)Ｐ偷淖顑?yōu)參數(shù)解;最后,對(duì)漸暈圖像采用漸暈?zāi)Ｐ偷哪嫦蜓a(bǔ)償校正漸暈。采用結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)（SSIM）和均方根誤差（RMSE）度量漸暈校正效果,結(jié)果表明,所提方法不僅能有效恢復(fù)漸暈區(qū)域的亮度信息,得到真實(shí)、自然的無(wú)漸暈圖像,而且能有效校正不同程度的漸暈,漸暈校正結(jié)果視覺(jué)一致性良好。 

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 漸暈的產(chǎn)生
2 本文方法
    2.1 對(duì)數(shù)強(qiáng)度熵
    2.2 漸暈?zāi)Ｐ偷慕?br>    2.3 參數(shù)最優(yōu)化
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.1 定性比較
    3.2 定量比較
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]用于灰度不均圖像分割的自適應(yīng)灰度擬合模型[J]. 張栩源,王艷.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(09)
[2]基于拼接縫自適應(yīng)消除和全景圖矯直的快速圖像拼接算法[J]. 楊春德,成燕菲.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(10)
[3]基于圖像分割的稠密立體匹配算法[J]. 馬瑞浩,朱楓,吳清瀟,魯榮榮,魏景陽(yáng).  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[4]基于改進(jìn)KAZE的無(wú)人機(jī)航拍圖像拼接算法[J]. 韓敏,閆闊,秦國(guó)帥.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]基于光場(chǎng)深度序列的大視野圖像拼接算法[J]. 王文鋒,張焱鑫,陳瑜,丁偉利.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(09)
[6]基于局部特H2征的多目標(biāo)圖像分割算法[J]. 王琳,劉強(qiáng).  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(06)
[7]航拍圖像的路面裂縫識(shí)別[J]. 王博,王霞,陳飛,賀云濤,李文光,劉莉.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[8]基于高斯曲面擬合的影像漸暈復(fù)原方法[J]. 何凱,唐平凡,王成優(yōu).  電子學(xué)報(bào). 2009(01)
[9]紅外系統(tǒng)中漸暈的研究[J]. 雷春,張保民,馮生榮.  紅外與激光工程. 2000(04)



本文編號(hào)：3706781