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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 & a( H9 i8 G2 o O
+ b$ m0 N4 U+ b2 C7 h( V6 `3 m% C6 c. v* D7 \) l( \, B0 `
( S M% B" u/ b( N( v/ ?
" l5 K% K# r/ K" X ]# A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
2 l4 g6 x# {/ i3 @- A/ S' R. V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
: Y/ W, M- l% Z; U* ~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# z4 E, S) c6 s* d/ \8 x: b( l: q0 b+ V
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% H4 a ~7 r" o- x- B+ |
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! ]2 Q" n/ e+ r$ l+ @6 c
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$ f- k" t9 Y& F& e/ z; F
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
! u- i. w8 Q( W. K+ ^7 }( p自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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