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在装备试验与测试中,常规光学成像系统极易受气象环境(如雾霾、沙尘等)影响,导致探测距离、成像效果、测量精度等受到大幅限制,从而严重影响目标成像效果及关键参数获取。如何增强雾霾条件下光学探测识别能力及成像质量,成为了当前急需解决的关键问题。本文利用偏振成像优势,结合暗通道先验原理,提出了基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法。该算法首先利用采集到的偏振图像提取偏振特征,计算偏振度和偏振角;同时,采用基于区域增长算法自动提取出天空区域,对天空区域进行大气光参数估计,获取大气光偏振度及偏振角相关参数估计;然后,结合暗通道先验原理,获取无穷远处大气光强,进而计算各像素点的大气光强;最后,建立在大气物理退化模型基础上,实现图像去雾增强。实例分析与验证中,通过主观评价与客观评价两种方法,对比本文提出的方法和常见其他方法,实际结果表明,本文算法去雾增强能力较强,能有效提升光学系统的探测识别能力及成像质量,对雾霾条件下武器装备关键参数获取具有重要意义。 相似文献
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高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向如逆光和曝光量的不同而使图像存在亮度和色差影响真实场景的信息采集,有利于复杂环境下获得更高的成像质量,因此被广泛应用于模式识别、智能交通系统、遥感遥测、军事监视侦察等众多领域,具有重要的研究价值。相机响应函数的标定是高动态范围成像技术的关键步骤,能够获得真实场景的辐照度与获得图像像素值之间的映射关系,从而通过该映射关系获得拍摄的真实场景的高动态范围图像。文章对目前现有的相机响应函数标定算法进行分类总结,可为相机响应函数标定算法的研究思路与方法提供借鉴。Abstract:关键词:Key words: 相似文献
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