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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 / o4 ?1 V9 j3 i _6 F" B. j
" N& z4 I+ W/ S8 d! v( \# r# S
, A2 {( ^, B- c
( G# ?# y4 ? `5 {0 K' E( _9 i
! ]- `' Y% W+ P6 d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: S1 g. ~& L! _9 k* G
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3 q$ J0 ^7 Y6 z
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
: a5 g. z1 _- V( I; Q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
; r/ _% B; n* z1 h+ L6 G1 \- |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# b5 x* a% k8 @3 Y2 j! 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/ T+ x* O% e# s
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
5 i3 Z# S( }% ~9 L; q8 S自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 ! t! R/ |, i2 O: H. u: M8 H
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