【摘 要】
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针对智能交通中图像在雾天、沙尘暴、阴天、逆光、曝光不足、曝光过度、夜晚等较差的天气条件下质量很差的特点,以及在压缩后的图像中难以复原出更多信息的缺点,本文提出了增
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院; 国家道路交通管理工程技术研究中心;
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针对智能交通中图像在雾天、沙尘暴、阴天、逆光、曝光不足、曝光过度、夜晚等较差的天气条件下质量很差的特点,以及在压缩后的图像中难以复原出更多信息的缺点,本文提出了增强后再压缩、传输、存储的策略,并详细分析了直方图均衡化技术基础上改进的3种算法——块重叠直方图均衡化、改进的自适应直方图均衡化、子块部分重叠直方图均衡化;分析了Retinex理论的经典基于路径和中心/环绕Retinex算法;分析和实现了3种基于变换系数直方图的增强技术。
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