一种基于边缘保留滤波的形状自适应图像去雾方法.pdf

本发明公开了一种基于边缘保留滤波的形状自适应图像去雾方法，其属于图像处理领域，该方法包含以下步骤：S1：利用图像采集设备采集获得单幅雾霾图像；S2：使用暗通道先验对大气光进行估计；S3：将步骤S1获得的图像使用超像素分割获得形状自适应非方形图像区域，在该区域上使用正则化边缘保留滤波估计大气传播图；S4：通过设定下界进行噪声控制，得到复原后的场景反照率；S5：输出场景反照率，即获得去雾后的图像。本发明提供的去雾方法，可以有效的恢复出清晰图像，保留了图像细节，具有较好的实用性和较低的计算代价，适用于实时系统。

2023-11-22

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一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法.docx

一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法摘要：图像边缘保持滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声并保持图像边缘的清晰度。然而，传统的图像边缘保持滤波方法在处理复杂的图像场景时，往往存在边缘模糊和细节信息损失的问题。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法。该方法通过自适应地调整滤波器的邻域形状，能够更好地保护图像边缘，并且在细节保留方面取得了显著的改善。实验证明，该方法在图像去噪和边缘保持方面具有优越的性能。关键

2024-10-16

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一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法的开题报告.docx

一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法的开题报告一、题目一种基于自适应邻域形状的图像边缘保持滤波方法二、研究背景在数字图像处理中，图像模糊和噪声是常见的问题，需要通过各种滤波方法得以解决。然而，在进行图像滤波时，往往会降低图像的清晰度和边缘细节，从而影响对图像的识别和分析。因此，在滤波处理时需要避免破坏图像的边缘特征和细节。目前已经有很多图像边缘保持滤波方法，例如基于小波变换、基于偏微分方程等方法。其中，基于小波变换方法在保持边缘信息方面表现较好，但在处理复杂图像时会出现失真和模糊现象。而基于偏微分

2024-10-03

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基于加权引导滤波的快速自适应图像去雾.docx

基于加权引导滤波的快速自适应图像去雾基于加权引导滤波的快速自适应图像去雾摘要：由于天气条件和摄像机限制，图像中常常存在着雾气的影响，降低了图像的质量和清晰度。图像去雾是一个重要的图像增强技术，可以恢复图像的细节和色彩，提高图像的视觉效果和可视性。为了实现快速且自适应的图像去雾，本论文提出了一种基于加权引导滤波的方法。该方法通过引导滤波的方式，利用图像的边缘信息和传统的大气光模型，来估计图像中的雾浓度，并根据估计的雾浓度来调整滤波窗口的大小，从而在保留图像细节的同时去除雾气。1.引言随着数码相机和智能手机的

2024-11-02

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基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法.docx

基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法摘要：随着数码摄影技术的提升与普及，大量的室外图像中存在着雾霾现象，导致图像细节和对比度丧失。因此,图像去雾技术成为了一项重要的研究任务。本论文提出了一种基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法，通过引导滤波器来恢复被雾霾损坏的图像。第一章引言1.1背景与传统的图像去雾算法相比，基于引导滤波的图像去雾算法具有更好的去雾效果和更快的运算速度。引导滤波技术是一种利用已知的引导图像来滤波处理当前图像的方法。在去雾图像中，雾霾的有害影响主要表现为

2024-11-12

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