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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
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基于小波变换的迭代融合去雾算法 8 s! @$ Y- A ~+ w5 {
# ]4 Z) C8 {7 F6 M& O4 a
. i! t$ X7 [6 [- J9 r4 b; y, u2 w0 K
$ V) k! b9 m6 }2 s# T3 k2 O* U1 i: p! u
在有雾气的环境下,户外采集到的图像容易出现对比度低、细节丢失等问题。针对6 V9 o2 ]0 r# n* x# z3 y7 b
该问题本文提出了多尺度 Retinex(MSR)理论结合小波变换的图像融合方法对雾天图像进行
( ]2 Z* O! c9 [0 I/ L5 y c& _恢复。首先,将采集到的雾天图像用 MSR 算法进行增强处理,之后采用‘db5’小波基将雾
; ~6 ~' ~) Q; h天图像与增强图像的亮度分量 V 进行融合处理,并对雾天图像的饱和分量进行约束,最后合; L3 `1 z$ n5 R: L; t4 V
成去雾图像;设置阈值,对雾浓度相对较大的雾天图像用小波变换进行二次迭代融合去除残0 [% @# S. t' I3 K
雾。实验结果表明,本文方法可有效恢复不同浓度的雾天图像,去雾后的图像可增强暗区细: Y2 X0 R- |7 b( P
节、增强图像色彩、丰富图像信息。小波融合的使用保留了更多图像信息,使图像色彩丰富4 i0 d; l0 p& [
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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