【摘 要】
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传统的图像信息增强方法存在处理后的图像成像质量低、增强效果不好的缺陷，因此提出基于高斯滤波的低照度图像信息增强方法。先建立图像信息采集模型，并利用高斯滤波算法提取图像边缘信息，最后在分解图像信息特征后进行特征分析和自动融合，从而增强低照度图像中的有效信息。实验结果表明，随着滤波次数的增加，应用本文方法后，图像的峰值信噪比不断增大，且高于传统方法，说明本文方法具有较好的增强效果，成像质量较高。
【基金项目】
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贵州省教育厅项目“大数据在贵州物流业的应用研究”（项目编号：黔教合KY字[2017]324）；
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传统的图像信息增强方法存在处理后的图像成像质量低、增强效果不好的缺陷，因此提出基于高斯滤波的低照度图像信息增强方法。先建立图像信息采集模型，并利用高斯滤波算法提取图像边缘信息，最后在分解图像信息特征后进行特征分析和自动融合，从而增强低照度图像中的有效信息。实验结果表明，随着滤波次数的增加，应用本文方法后，图像的峰值信噪比不断增大，且高于传统方法，说明本文方法具有较好的增强效果，成像质量较高。
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