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基于图像分解和多重校正融合的车牌图像去雾算法
随着自动驾驶技术的发展，车辆视觉系统在道路安全中起着越来越重要的作用。然而，汽车行驶过程中可能会遇到不同的天气环境，其中一种环境就是雾霾天气。雾霾天气会导致车辆视觉系统的性能下降。因此，车辆视觉系统需要能够对雾霾天气进行自适应处理。本文就是要介绍一种基于图像分解和多重校正融合的车牌图像去雾算法。
在车辆视觉系统中，识别车辆牌照是一个重要的环节。但是，在雾霾天气中，车牌图像会受到模糊、降低对比度等影响，导致车牌号无法正确地识别。因此，开发一种去雾算法，可以有效地提高车牌图像的可视化质量和车牌识别的准确率。
本文提出的去雾算法基于图像分解和多重校正融合的思路。算法的基本步骤分为三个部分，分别是输入图像的预处理、图像分解和多重校正融合。
第一步是输入图像的预处理，我们需要将输入的雾霾图像进行预处理，将其转换为正常图像。这一步包括颜色空间转换和晕影消除。颜色空间转换将输入图像转换到HSV颜色空间中，然后将饱和度分量调整到一个合适的值。晕影消除用于消除图像中由于光线透过摄像机镜头的不同部分而产生的均匀亮度变化。
第二步是图像分解，我们需要将输入图像分解为雾图像和背景图像。采用了加权余弦变换的方法，将输入图像转换为频域，然后通过计算雾图像和背景图像的加权平均值，得到两个分量。
第三步是多重校正融合，我们需要将分解后得到的图像进行多重校正融合，得到最终去雾结果。多重校正是在不同尺度进行不同方向的平移校正来消除图像中的伪影。在融合中，我们采用了基于小波变换的方法，将不同尺度的分量融合到一起，得到最终的去雾结果。
实验结果表明，本文提出的去雾算法可以有效地提高车牌图像的可视化质量和识别准确率。同时，算法具有较好的实时性和适用性，可以在实际的车辆视觉系统中应用。
综上所述，本文提出的基于图像分解和多重校正融合的车牌图像去雾算法可以有效地提高车牌图像的可视化质量和识别准确率，为车辆视觉系统的应用提供了新的方法和手段。