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雾天图像增强中Retinex算法的细节信息优化
摘 要：为了解决雾天图像增强中的细节信息优化问题，提出了一种新的基于亮度块Retinex算法的雾天图像增强方法。该方法首先采用背景亮度作为激励亮度值对图像的亮度块进行分割，然后采用不同尺度的增强因子对分割块进行增强，在对像素的边缘信息分割之后，再按照一定的比例对块信息进行融合。仿真结果显示：与传统的Retinex算法相比，基于亮度块的图像增强Retinex算法的信息熵较高，增强效果较好。
摘 要：为了解决雾天图像增强中的细节信息优化问题，提出了一种新的基于亮度块Retinex算法的雾天图像增强方法。该方法首先采用背景亮度作为激励亮度值对图像的亮度块进行分割，然后采用不同尺度的增强因子对分割块进行增强，在对像素的边缘信息分割之后，再按照一定的比例对块信息进行融合。仿真结果显示：与传统的Retinex算法相比，基于亮度块的图像增强Retinex算法的信息熵较高，增强效果较好。
