申请/专利权人：河南科技学院

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726546A

主分类号：G06T5/73

分类号：G06T5/73;G06T5/50;G06T5/90

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于高低频优势特征融合的遥感图像去雾方法。本发明首先利用暗通道去雾方法处理输入图像以得到初始去雾图像；随后，本发明采用多尺度伽玛校正策略整合不同曝光图像序列的局部优势以实现初始去雾图像的全局对比度增强；同时，本发明引入积分和平方积分映射以得到局部块的均值和方差，进而实现初始去雾图像的局部对比度增强；最后，本发明使用高低频优势特征金字塔融合策略选择性地整合高频分量，以保留全局和局部对比度增强图像的优势特征。本发明去雾的图像能够较好地恢复暗区域、对比度和纹理细节。

主权项：1.一种基于高低频优势特征融合的遥感图像去雾方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1输入有雾图像，利用暗通道去雾方法处理输入图像得到初始去雾图像Ipx；步骤2全局对比度增强，所述全局对比度增强的输入为步骤1中的初始去雾图像Ipx，对初始去雾图像Ipx进行一系列伽玛校正，得到一组曝光不足的图像序列，整合不同局部优势得到全局对比度增强图像IGC；步骤3局部对比度增强，所述局部对比度增强的输入与步骤2中全局对比度增强的输入相同，将初始去雾图像从RGB颜色模型转换为CIELAB颜色模型，针对亮度通道L，利用积分和平方积分映射统计局部图像块的均值和方差，从而自适应地校正亮度通道的对比度，得到局部对比度增强图像ILC；步骤4提取步骤2中和步骤3中的全局对比度增强图像和局部对比度增强图像的高低频优势特征信息，进行金字塔融合，得到最终的去雾图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技学院 一种基于高低频优势特征融合的遥感图像去雾方法

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