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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
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. e. G1 X) I! H% E; c! q
7 g0 z5 H* B# J3 C9 _. Z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. S) R8 j; R' X# i. ]' ~* G, ]0 R7 u
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0 Q) h8 s0 P9 `! b1 `
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
H6 k5 P/ }9 |5 S, N6 v2 L8 A( R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$ @- ?: T4 ^( f" j$ k) C" I2 i
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( k- {! g& R* g: L5 U0 Z
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$ o$ O4 s O; Z, ]& b
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
; N# J: o1 Y5 `, W5 H* \自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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