计算机工程

作者：杨康, 任愈, 吴学杰

单位：西南交通大学牵引动力国家重点实验室, 四川 成都 610031

关键词：图像复原,刀刃法,低照度,对比度拉伸,自适应增强

基金：广西科技计划项目(AD2029125)

由于地铁隧道环境图像对比度低且细节模糊，在后续图像处理过程中难以从图像中准确提取关键的环境信息。为了解决该问题，提出一种融合对比度拉伸的模糊图像复原算法。将隧道图像转换到HSV颜色空间，根据V分量的灰度分布特点构建对比度拉伸模型对V分量进行增强，避免了传统低照度增强算法出现的过度增强问题，且能够自适应增强图像对比度。对增强后的V分量进行模糊类型分析，从而确定地铁隧道图像模糊类型，在此基础上将增强后的V分量图像划分为不同的区域，在各个区域分别选择符合条件的刀刃边缘线并对其扩散函数进行估计，同时以点扩散函数作为先验信息，采用非盲去卷积算法对各区域进行去模糊处理。融合H、S、V 3个分量，完成隧道环境低照度图像整体增强与复原。实验结果表明，所提算法能有效提高隧道图像整体及局部对比度，减少由高斯噪声引起的图像模糊，恢复图像中的细节信息。

来源：2024年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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