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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 " U9 ~- o( x$ K5 f( t( D- ?
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+ f0 ?6 b) ?0 G6 t. q
$ q* n6 x0 D: G+ R! Z9 X) H* Z \1 K0 Z# A! l: U8 N
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
7 n6 ~4 V) o* `6 \2 \1 q0 K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
7 }, u* T% t/ O! O2 H' o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
5 M0 d" A! D% [$ w0 [. y" j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8 b& M$ o! J% R' C. z
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5 f$ ?( x2 Y U, u
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+ D4 U3 O+ g8 Z3 l9 W$ r3 c
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
D9 b6 Q0 ?+ ~) V8 i自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 ! O! R$ t a: F, | M5 R: l7 G) X6 e
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