- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 566483 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 175168
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
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
$ v+ [) A; g, _3 v/ r; h
7 L# w4 ~ O' ~$ K# i/ I, G. O5 m" r, z4 \* I1 @/ A' t
& v+ \2 c( o& }/ v
( G$ l+ d& _: V+ V ?2 S9 t- y6 K
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
" {6 Y& R) G. F6 U+ O, _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6 Q' C5 a- w: `2 `! B# @
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
; y8 F6 c0 N7 b4 d: D& ~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2 ?0 B! m% [ o0 k! K
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5 k# M# r! s1 c! b- I
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
4 H; c& v5 e9 L7 ^6 Z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
& S! S5 ^; \/ q" ~9 V! E; k自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 * e0 b. k3 h# S" ^4 n$ Z
, c; Z) C3 A' ?0 n
* M+ E8 j D5 i; D7 @& I' o |
zan
|