论文研究基于小波变换的雾霾立体图像增强算法研究.pdf

针对立体图像在雾霾环境下的质量问题，运用小波变换的多尺度特征，提出了一种雾霾环境下的立体图像增强算法，主要用于中度污染情况下的雾霾立体图像，以提高图像资源的清晰程度。该算法将原始雾霾立体图像的深度信息与多尺度小波分解相结合，在不同尺度下分解得到的小波高频子图中设置人为操控因子，调控对比度增强的强度；锐化分解后的小波低频子图边缘来突出整体轮廓。实验从PSNR指标、视觉效果和DMOS主观评价值三个方面验证了算法的成效，该方法的增强性能均好于传统的边缘锐化和四层小波变换方法，具备很好的图像边缘增强能力，细节保护能力，且与传统小波变换有相同的算法时间复杂度。