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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 " w r: G# s2 D$ U
, p6 }; o: Y/ ^, L6 p. z+ V5 r0 x5 |3 ^; b7 Z+ Y$ t( {# v
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5 K D j& ^. [; {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" O. S5 ]5 y$ w1 _: T# T- S
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
/ D$ ~7 I" } Y( q' r7 R' d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
* H- O5 Z w% Z! N5 {1 D2 w( \5 L; R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+ x9 F$ ^& i$ P
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- @& @) z5 d' \, ^
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3 y2 l) f( V7 t7 T4 m6 i$ C0 j
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$ f/ ~( h$ _. y
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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