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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

    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。

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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
    / 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

    ) Z& H2 k: O& `1 X6 b: u/ h8 q
    . m2 Y  r# v4 _$ r, \8 K+ n

    基于小波变换的迭代融合去雾算法.pdf

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