改進的圖像增強算法及在ARM平臺上的實現(xiàn).pdf

1、圖像是人們獲取信息的重要途徑，它比其他形式的信息所包含的內容更加具體形象。然而在實際情況下所采集到的圖像不可避免受到各種因素的干擾，使得獲取到圖像的質量有所下降，不僅不同程度的影響到視覺效果，而且還會對后續(xù)的處理工作帶來一定的困難。針對監(jiān)控中在有霧天氣及光照不足條件下采集到的圖像不清晰、噪聲大等問題，本文研究了兩種改進的圖像增強算法，并在嵌入式ARM平臺上實現(xiàn)了這兩種改進的算法。主要的工作有:
　　 1.對于利用暗原色先驗規(guī)律實

2、現(xiàn)圖像去霧算法在天空及類似區(qū)域失效的局限性以及透射率細化過程比較耗時的問題。在分析其成因的基礎上提出了一種改進的有霧圖像去霧算法，該方法對天空區(qū)域的透射率進行動態(tài)補償，并利用近似的方法加快透射率細化過程。實驗結果表明改進的方法能有效的消除天空區(qū)域顏色失真現(xiàn)象，并且在滿足去霧效果的情況下能提高程序的整體運行速度。
　　 2.對于光照不足的低照度圖像，基于虛擬曝光模型的低照度圖像增強算法不足之處在于采用固定標準差，不能適應在各種噪聲

3、水平下圖像降噪的要求，同時在暗區(qū)噪聲的信噪比低致使在這些區(qū)域的圖像信息的可信度很差，色調映射函數(shù)在對暗區(qū)的細節(jié)增強時容易將噪聲放大。本文引入噪聲估計方法實現(xiàn)圖像中噪聲的自適應估計，滿足在不同噪聲水平下圖像降噪要求，并采用分段色調映射函數(shù)實現(xiàn)了整體效果的增強和暗區(qū)噪聲的抑制。實驗結果表明改進的方法能有效的估計出圖像中的噪聲并且實現(xiàn)圖像整體效果的增強。
　　 3.最后搭建了一套基于ARM平臺的嵌入式實驗監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)中實現(xiàn)了改進的