Advertisement

改进的雾消除技术包括Retinex算法和小波变换，应用于MATLAB开发环境。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该方法巧妙地融合了Retinex算法以及小波变换算法，旨在从交通流量繁重的数字图像中清除雾气（FOG）的影响。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改良的除雾技术：基于Retinex算法与小波变换的MATLAB实现
    优质
    本研究提出一种改进的除雾方法，结合了Retinex理论和小波变换，并通过MATLAB编程实现了高效处理，显著提升图像清晰度。 该方法结合Retinex算法和小波变换算法，用于去除交通密集区域数字图像中的雾效（FOG）内容。
     
  • 基于小波变换的交通图像除雾技术
    优质
    本研究提出了一种利用小波变换处理交通监控图像中雾霾影响的方法，有效提升了夜间或恶劣天气条件下的视觉清晰度和交通安全。 雾天对交通出行产生了影响，并且安全出行是每个人都关心的问题。为此，提出了一种基于小波变换的交通图像去雾方法以获取更多关于含雾图像的信息。此方法首先在RGB颜色空间中进行直方图均衡处理来增强整个图像的对比度；然后，在HSV色彩空间内对V分量执行小波变换，并将分解出的低频子带通过双边滤波方式进行处理，而多个高频子带则采用非线性方式转换。接着，使用小波逆变换重新组合经过上述处理后的低频和高频子带。最后一步是将两幅图像进行线性结合以生成最终去雾效果良好的图片。实验结果显示该方法相较于其他技术能提供更丰富的信息，并且更加易于人眼观察理解。
     
  • 利用MATLAB进行图像压缩，包括小波变换等技术
    优质
    本项目运用MATLAB平台探索图像压缩技术，重点研究和应用小波变换方法以实现高效的数据缩减与高质量的图像重构。 在MATLAB中实现图片压缩可以采用小波变换等多种方法。可以用这些不同的技术来完成图片的压缩任务。
     
  • RETINEX去雾算法_ python实现_去雾技术
    优质
    本项目采用Python语言实现经典的RETINEX理论用于图像去雾处理，通过模拟和优化光照效果，增强图像清晰度与对比度。 该程序是Retinex去雾算法的仿真实现，经过测试证明有效。
     
  • 基于MATLAB的小波变换消除基线漂移
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用小波变换技术有效去除信号中的基线漂移问题，提升信号处理精度与分析效率。 采用小波分析的多分辨率方法来去除基线漂移和工频干扰。
     
  • 基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术
    优质
    本研究结合了暗通道先验与Retinex理论，提出了一种先进的图像去雾方法，旨在恢复雾霾环境中图像的真实细节与色彩。通过优化处理步骤，有效提升了去雾效果及视觉质量。 本GUI界面为图像去雾系统，并使用MATLAB实现了以下功能：1. 使用全局直方图均衡化的方法对有雾图像进行去雾处理；2. 采用Retinex算法实现给有雾图像的去雾操作；3. 利用暗通道算法来去除有雾图片中的雾霾效果。4. 对无雾图像添加模拟的大气散射效应，然后使用上述三种方法分别对其进行去雾处理，并展示最终得到的结果图。5. 通过对比直方图的变化情况，观察和分析经过不同技术手段处理前后的区别并保存这些优化过的影像文件。
     
  • 基于小波变换的基线漂移消除方法
    优质
    本研究提出了一种利用小波变换技术来有效去除信号中的基线漂移的方法，旨在提高信号处理和分析的精度与可靠性。 采用小波分析的多分辨率方法来去除基线漂移和工频干扰。
     
  • 改进阈值的小波变换语音消噪
    优质
    本文探讨了一种基于小波变换的语音信号处理技术，重点介绍如何优化阈值选取来提高语音去噪效果。通过这种方法，在减少背景噪声的同时，有效保持了语音信号的质量和清晰度。 小波变换语音消噪（改进阈值）的效果非常好，这是根据论坛讨论的结果得出的。