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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 3 J, Y; F9 e _/ {
3 {& v, u1 @: O1 F3 q$ T% l1 d" i
* m; K/ ^, A' h/ Q
. P# Z% s! [, s: N0 w5 ]# k! l" w$ K7 W5 H1 J2 F( }4 |
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
W2 y2 E7 }0 Z. g8 W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
; A4 g+ o) E& f) O* S9 J1 @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& u# y2 f8 z+ c, X0 v2 R* ]. A
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
1 Z6 }9 a8 [0 p2 E8 R# O" D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 B! S! l+ l5 e/ G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* [% P& g* z" P. W8 E C3 {
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
1 ?/ \4 s+ A7 c自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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