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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

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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。

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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

    ) @( N2 q! j1 p6 z% I# R6 ~
    ) l+ [) ~5 E1 T, ~" g! [5 j0 q4 |. d9 w7 ]

    7 [! Z3 ~6 }, u9 c- T# x! i
    & O4 L& |  m" o0 Y5 G$ ]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+ x* ]+ Y/ i/ B
    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- W7 @& D! f1 h# |  c; a
    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
    ( N( U6 K( T2 q) K* O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) _! W5 q, F9 o' D8 e
    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
    3 c" D3 F/ g- A" b7 K) H' {' o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 _; f: B$ I( v6 x8 ~
    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9 G0 y6 E% \+ S  V. ~
    自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
    6 R; {' T! v9 F
    1 z8 B1 s$ x, e/ \) D  @& F% n" H" V- Y# W- f

    基于小波变换的迭代融合去雾算法.pdf

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