为解决传统去雾算法对雾天图像增强后出现光晕效应和细节丢失的问题,提出一种基于结构和纹理感知的变分Retinex模型。利用引导滤波对初始光照分量进行估计;改进平均局部偏差滤波器用于图像的结构和纹理感知,以此设计权重矩阵以改进变分Retinex模型,对光照分量进行优化;利用反转图像结合Retinex理论对雾天图像进行增强;利用伽马校正对图像的颜色进行调整。实验证明,方法能够有效去除图像中的雾气,避免光晕效应,同时能保留更多的细节信息。
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