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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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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    群组2019年数据分析师课程

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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
    * ?1 d0 o- K' ]% @: D0 F$ L

    3 q7 O  f- o1 t3 ^4 x; z
    # ]+ }4 m2 e8 q) v; b
    * ^. 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, @
    , v+ O6 p- E$ |7 r, _" S3 d! P

    9 ^3 J  h; k' }, }- Z2 r5 {

    基于小波变换的迭代融合去雾算法.pdf

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