摘要
Aufgrund des Problems von nebelartigem Streulicht, das die Gefäßdetails in Netzhautbildern des Auges unscharf macht, wird in diesem Artikel ein Dehaze-Algorithmus für Netzhautbilder basierend auf der Dunkelkanaltheorie und einer Gamma-Transformation vorgeschlagen, der die Bildschärfe verbessert, ohne Gefäßdetails zu verlieren. Der Algorithmus entnebelt das Bild, indem er die R-, G- und B-Kanäle separat verarbeitet. Zunächst wird das Dunkelkanalbild mit einem adaptiven Minimalwertfensterfilter berechnet, wobei der Durchschnitt der hellsten 0,1 % der Pixel nach Helligkeit als atmosphärische Lichtintensität verwendet wird; dann wird die grobe Transmission des Bildes ermittelt und mit einem verbesserten geführten Filter optimiert; schließlich wird das nebelbefreite Bild durch ein atmosphärisches Streumodell und eine Gamma-Transformation rekonstruiert. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Informationsentropie und der mittlere Gradient der rekonstruierten Bilder in verschiedenen Sichtfeldern im Durchschnitt um 18 % bzw. 24 % steigen. Dieser Algorithmus kann das nebelartige Streulicht in Netzhautbildern schnell und effektiv entfernen, wobei die rekonstruierten Bilder klar und natürlich sind und die Gefäßdetails der Netzhaut erhalten bleiben.
关键词
Bildentzerrung;Netzhautbilder;Dunkelkanal-Prior;atmosphärisches Streumodell;Gamma-Transformation
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website