- 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
- 563249 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174198
- 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 ! Y" H: L9 i m t6 T3 L2 C
9 X# M( ~, v# D) l3 e* R L, [ V
- T# ^% K8 S. A9 L, @$ ?' ]( q _
: |0 X" e% W h2 [6 H% x. a
' G& V6 r& o$ v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
) E: P. C/ u; H* r i6 ^' y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
, S4 U: p4 [! B* B8 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
. P1 j2 ?) _% T' u+ E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* F% P4 h0 Y: t3 ?# P* q
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: e; S% n% H8 W' c
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% s' D* i1 c+ P2 D( _
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0 ~, u- |. c* i/ r0 Y
自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。 + ]7 }% M5 R) g* d$ h) y' |
) k9 a4 _, E4 _( P, w( p; U$ r, _1 C3 q: Q; Y
|
zan
|