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基于小波变换的迭代融合去雾算法

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    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。

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    发表于 2020-10-26 15:23 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于小波变换的迭代融合去雾算法
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    & c5 v. s8 G) X* h% [  Z4 V
    - B4 X* H; E$ b. k
    9 [- k% \( u3 i* \
    , f0 \" f/ k) Z
    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
    - H2 {( X5 T6 U0 r7 U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
      G6 T% U$ {& S& @$ @2 l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4 b. ?- p3 @. z; [! t( }
    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
      s# R( ~3 F4 {9 A4 s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9 C! d. [7 g$ E8 X  b* P( o
    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. r' L" Z: O  v8 b% l' S$ f
    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0 z2 @7 f7 M1 j6 m. u9 h, D
    自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
    1 r0 C( S4 u# t  Q9 ]
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    基于小波变换的迭代融合去雾算法.pdf

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