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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 |
基于小波变换的迭代融合去雾算法 * ?1 d0 o- K' ]% @: D0 F$ L
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* ^. w) r2 Q# R& B u1 { W4 x- T% t; `$ d# F% {
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
3 e, t' G8 n/ s5 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, _# C: O& y& N
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" X1 X Y" C. P, o4 B# }- G% D$ S
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5 F& R$ T3 L3 T- R9 x; C" 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
- n& j m: q, n* \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% t8 b: }; ], G ~, m n o6 Z* V
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4 D) l2 Y( w& s! I/ T5 t# R
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 * |- y- y' A: J" y% V3 J, @
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