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针对红外图像纹理细节不足和对比度下降的问题,提出一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法.首先,通过构建红外图像显著性特征图,识别出红外图像中的显著区域和非显著区域.然后,对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图,再基于图像识别的结果对透射图进行修正.最后,基于简化大气散射模型获得增强后的红外图像,并基于细节改变先验进行边缘特征增强.采用了多种类型的红外图像进行试验,并将所提方法与多种当前主流红外图像增强方法进行了主观和客观对比.结果表明,所提方法具有较好的鲁棒性,且平均新增可见边比能达到4.15、平均对比度增益能达到6.47、基于人眼视觉的图像清晰度能提升33%. 相似文献
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精准评估不同土壤重金属来源的环境风险是保障生态安全和人体健康的重要前提.选取济南市郊圣井镇为研究区,分别测试表层土壤(0～20 cm)样本中As,Cd,Co,Cr,Cu,Hg,Mn,Ni,Pb和Zn 10种重金属含量,运用重金属含量的描述性统计特征来揭示研究区土壤重金属的富集状态,采用受体模型正定矩阵分解法(Posit... 相似文献
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