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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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  • TA的每日心情
    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
    |招呼Ta 关注Ta
    基于小波变换的迭代融合去雾算法
    " U9 ~- o( x$ K5 f( t( D- ?

    ( O6 H/ h/ o1 |, z
    + 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

    ( ~, ]5 `8 E' w: k- P4 N& s) H, u& |( N" U

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