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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 , C# j2 G+ I6 d0 Z
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6 E$ C( ?( Y) v6 A; `5 C
& r- e( O$ L# g# m6 V! D
9 `" Z( v0 D0 I. S9 Z' z9 x2 P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1 @1 r- e; A4 T1 x2 P
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! s) p9 Q% s4 \
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
7 N9 K8 w: H; U0 U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" _ `' |5 F% _2 N
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: @7 s& D, A7 ^ B" s
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8 I i# q, d, t6 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! U* l/ M6 {8 y% K! p
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
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