【摘 要】
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针对雾天条件下图像降质的现象,提出一种基于雾浓度检测和简化大气散射模型的图像去雾算法。该方法从大气散射模型出发,首先构造了雾浓度检测模型获取雾最不透明区域来获取大气光值,进而建立简化大气散射模型减少计算复杂度;其次,利用对有雾图像最小通道进行形态学开操作,消除掉局部灰度级过高的像素,然后利用引导滤波算法进行区域平滑并保持边缘特性,接着结合简化模型获取透射率;最后,通过简化后的模型得到复原的无雾图像
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针对雾天条件下图像降质的现象,提出一种基于雾浓度检测和简化大气散射模型的图像去雾算法。该方法从大气散射模型出发,首先构造了雾浓度检测模型获取雾最不透明区域来获取大气光值,进而建立简化大气散射模型减少计算复杂度;其次,利用对有雾图像最小通道进行形态学开操作,消除掉局部灰度级过高的像素,然后利用引导滤波算法进行区域平滑并保持边缘特性,接着结合简化模型获取透射率;最后,通过简化后的模型得到复原的无雾图像。通过大量实验对比显示,该方法复原的图像细节清晰、对比度适宜。
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为了提高全息图再现像的空间分辨率并降低散斑噪声,本文提出了空间域掩模结合滤波的算法。该算法用空间域掩模从单幅全息图中获取一定数量的子全息图,再用滤波器对这些子全息图再现像的均值图像进一步处理。通过一系列的实验,验证了本实验方法的有效性和可靠性。实验结果显示,该算法能提高全息图再现像的空间分辨率,同时降低散斑噪声。
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点阵液晶屏因可显示内容丰富的特点被广泛应用,然而生产中极易产生液晶显示缺陷,目前该类缺陷检测工作仍以人工观察和经验判断为主,存在漏检误检问题。提出一种基于形态学图形处理的点阵液晶屏缺陷自动检测方案,首先估算出单个点阵元素大小,以此确定缺陷大小阈值和结构元素尺寸。然后通过对显示区域轮廓做形态学凸性分析,检测出边缘缺陷。接着,对待处理图像采用形态学开闭运算,利用闭运算前后图像的差图像检测出内部缺陷。实
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