【摘 要】
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为了增强夜视图像的可视性和清晰度,提出了一种适用于夜视环境的视频图像去噪和增强算法。首先在噪声消除方面,提出了一种基于卡尔曼结构更新的运动自适应时域滤波器;然后利
【机 构】
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罗定职业技术学院电子信息系,中山大学数据科学与计算机学院,华南农业大学数学与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61672546);广东省高等职业技术教育研究会2016年立项课题项目(GDGZ16Y079);广东省科技厅专项资助项目(2016A020212020)
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为了增强夜视图像的可视性和清晰度,提出了一种适用于夜视环境的视频图像去噪和增强算法。首先在噪声消除方面,提出了一种基于卡尔曼结构更新的运动自适应时域滤波器;然后利用带有自适应限幅阈值的伽马校正调整RGB直方图来增加去噪视频图像的动态范围;最后,使用非局部平均（NLM）去噪滤波器消除剩余噪声。提出的方法能够直接用于颜色滤波阵列（CFA）原始视频图像,以便获得较低的内存消耗。在夜间环境（低于0.1 lx）下,利用200万像素CMOS传感器进行了具体测试,实验结果表明,相比现有的夜视图像增强方法,提出的视频图像
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