论文研究-融合粗糙集和二元萤火虫算法的雾霾关键影响因素预测方法.pdf,
雾霾对人类的日常生活带来极大的危害，因而分析产生雾霾的关键影响因素尤为重要.针对目前传统算法预测雾霾关键影响因素存在的缺陷，从一维细胞自动机入手，提出了一种以基于群落弱连接机制的二元萤火虫算法（CWLBGSO）为搜索策略，粗糙集为评价准则的混合方法.CWLBGSO基于自然界中萤火虫间协同进化的“弱连接”机制，划分搜索空间，为每个子空间分配相应的种群，各子种群中的次优个体相互交互产生新个体，从而保持种群的动态多样性，然后将CWLBGSO结合粗糙集，应用于北京，广州和上海三地雾霾关键影响因素的预测中，并结合10交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率和影响因素进行分析，通过与其它算法进行对比，结果表明本文算法能有效剔除冗余因素，预测结果具有较高的稳定性和可行性.
2021-07-01 20:27:15
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Matlab-Image-Dehazing-Enhazing:图像去雾、图像增强、灰度直方图均衡化等
2021-06-29 13:54:14
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Paper - Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior, 论文复现 - 基于暗通道先验的图像去雾算法
Reference Paper：
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior - Kaiming He, Jian Sun, and Xiaoou Tang, Fellow, IEEE.
Algorithm demonstration：
Requirements:
* Matlab toolsbox
2021-06-28 09:53:55
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为了对雾霾天气所采集的退化图像做清晰化处理,在MATLAB平台下构建开发了一个图像去雾系统。该系统能通过全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验4种经典去雾算法对雾天降质图像进行不同程度的复原,统计图像质量评价指标对比去雾效果。实验结果表明,经过不同去雾算法处理的图像的清晰度和对比度都有所提高,实际应用中可根据场景需要选择相应算法。该系统的实现为图像去雾技术的研究奠定基础,具有良好的可操作性。
2021-06-22 12:02:30
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针对雾天交通监控视频图像退化问题，提出了一种基于FPGA架构的雾天交通视频图像快速去雾系统。首先将采集到的实时图像数据缓存到SDRAM中，然后在亮度分量基础上估计传播图，最后基于大气散射模型复原清晰图像。该系统利用FPGA并行运算处理能力强、逻辑资源丰富等特性，针对PAL制式640×480彩色图像，处理速度为60帧/s。实验结果表明，该系统在保证输出视频质量的前提下达到了很好的去雾效果。
2021-06-21 20:57:22
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