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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 - R0 z% b' q, e" U0 O7 w$ a
! ^6 u [5 N5 v' d% v3 y1 Y- A; r% O O P) d* i
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' d. Z" F/ X* q4 |2 |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' b9 V l& r4 y0 a3 Z/ d' d! Q$ ?! Z
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
% [; b) \+ | d! x8 I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# U- C0 N2 U8 S! C8 L; _
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
! }/ |' Z4 Y x( l, M9 @. D0 B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
4 ]3 f( J7 `8 d, 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
7 d; Z1 O% D Z: J7 L9 u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! u8 r! Z, J; |" A. W5 c
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 9 a* n8 @1 y2 v' m1 X( S; C6 f
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