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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 z) W4 f1 `+ y. V" q" y, d" r/ g, B
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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
0 s/ ?) Z0 X* P/ z1 n+ Q9 H1 ^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8 |) c/ ~2 }) {: f6 \& W8 \
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 o% l7 b' ` _' G$ i
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4 {- M0 ^' H6 e3 Y
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
: h; _ W4 r7 h, h* i/ L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 A3 B; b, Z3 g8 r$ V5 d4 ?! Q
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
3 P$ M* e. o3 a; j% [) a% K5 K自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 7 |# F. ?9 a. B/ ]
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