多尺度几何分析的多传感器图像融合研究；针对传统的小波变换的局限性,为了更好地检测、 表示和处理图像等高维空间数据,先后出现了Ridgelet变换、Curvelet变换、 Contourlet变换等多尺
整理的关于图像去雾的几篇比较靠谱的文章,希望会对大家有点帮助~~
面对遥感图像日益增长的分辨率,面向对象的分类处理方法相较于传统的基于像素的分类方法愈来愈有优势。针对其分割处理环节仍存在过分割以及欠分割现象而导致分类精度降低的问题,本文提出一种融合多尺度分割的办法,
雾霾是一种非常普遍的现象,会降低或降低可见度。 在需要高质量图像的情况下,它会引起各种问题,例如流量和安全监控。 因此,从场景中去除雾霾是获得清晰视野的迫切需求。 最近,除了常规的除雾机制外,还应用了
重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘 要 随着网络科技和社会经济的不断发展人们对图像清晰度的要求日益提升 雾霾天气对物体成像的干扰导致图像清晰度下降图像去雾算法作为改善图像 清晰度的重要手段成为图像处理
针对目前去雾算法易受大气环境随机性和复杂性影响而造成自适应性不强的问题,该文提出一种具有反馈机制的自适应闭环去雾算法。该算法首先通过基于人眼视觉的特征认知评价进行参数初始化;然后利用去雾强度评价结果对
提出了一种基于暗通道图像质心偏移量的去雾算法。该算法对雾天图像暗通道进行了聚类分析, 按场景划分图像并分析和计算了每个场景暗通道图像的质心偏移量, 以用于场景的透射率修正。结合四叉树搜索算法, 提出了
基于何恺明的暗通道先验(dark channel prior)去雾算法,文件包中有测试图片,可直接测试运行,有部分代码注释,直接运行test.m即可
目前的经典多尺度系统Curverlet、Contourlet存在的主要缺点之一是它们无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet系统是目前多尺度领域内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀
理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多,思路基本上两条: 1,基于非物理模型,本质上是增强图像的对比度与颜色,并没有对雾天图像的
