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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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  • TA的每日心情
    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

    群组2018美赛护航培训课程

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    群组2018年大象老师国赛优

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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

      x7 M& r. p3 \2 n) H, G& x( `$ j' D" |+ P  O* A

      A3 A4 p; |" S! O
    " P4 Y! w; M; k
    1 c0 ^; H& O2 y; y) {  i6 U0 }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+ u/ Y8 w' a! p8 w; r7 q
    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( o; S4 e, J& P& ?* X7 i
    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! X+ t+ d- ]6 K6 |5 w
    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
    : U3 _8 G1 L. u2 g6 V# a3 `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5 K, i# ^( Y2 T+ }
    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  `6 Z/ u  L! l. E$ t$ c
    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& a# w6 n/ A! T  ^6 D+ c, Y+ Q2 s
    自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 , u  G7 j  m3 s- m; K9 U7 Q
    + r( c/ [+ Y/ d% ^4 E

    $ R% `0 k, C3 ?- E" Y

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