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基于均值滤波和小波变换的单幅图像去雾算法

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  • 万方数据
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雾霾天气造成图像质量下降,进而影响计算机视觉系统的特征提取.论文提出一种改进的单幅图像去雾算法.先通过正交Haar小波变换进行处理得到图像的低频分量和高频分量,然后基于大气物理模型将低频分量利用均值滤波对环境光和大气光进行估计,得到低频去雾图像.然后将低频去雾图像与小波分解后的高频图像进行重构.最后将重构后的RGB图像转换到HSV颜色空间增强图像亮度.实验结果表明,论文算法简单有效,改善了图像质量,增强了去雾图像的边缘特征,利于计算机视觉进行特征提取.
Single Image Dehazing Algorithm Based on Average Filtering and Wavelet Transform

崔建伟、王冬青、刘金燕

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青岛大学自动化学院 青岛 266071

图像去雾 Haar小波变换 均值滤波 环境光 HSV颜色空间

国家自然科学基金国家自然科学基金

6187313861573205

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.034

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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