基于小波变换的迭代融合去雾算法

杨利霞

基于小波变换的迭代融合去雾算法

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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
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
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
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
; f4 X# o/ a0 @1 H- ?0 o/ @) w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
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
7 }2 R! Q% ^# ?9 v- b1 _1 X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
3 t$ x2 {1 \- W; m8 Q" H, ]自然、整体平滑，融合图像具有良好的复原效果。


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