雾天的交通影响着人们的出行，是否可以安全的出行是人人所关心的问题.为获取含雾图像更多的特征信息，提出一种基于小波变换的交通图像去雾方法.一方面在RGB颜色空间对图像进行直方图均衡处理来增强图像的整体的对比度；另一方面在HSV色彩空间，对V分量进行小波变换处理，将分解得到的低频子带采取双边滤波处理的方式，而对多个高频子带进行非线性变换处理方式，将处理过的低频子带和多个高频子带，利用小波逆变换进行重构.最后将两幅图像进行线性组合，得到最终的去雾图像.实验结果表明，与其他方法相比，本文方法处理的的图像所含信息较高，便于人眼观察。
2021-12-17 18:11:12
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实现了VC++图像处理类，以及图像几何灰度变换、空域频域增强、小波分解重构、图像分割、特征识别、形态学等典型的处理算法，对于计算机视觉领域的研究很有帮助。
2021-12-17 12:40:15
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matlab小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
2021-12-17 11:30:39
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dwt函数
功能：1-D离散小波变换
格式：
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
说明：
[cA,cD]=dwt(X,’wname’)使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行分解，cA和cD分别是近似分量和细节分量；
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)用指定的滤波器组Lo_D,Hi_D对信号进行分解
2021-12-16 21:05:58
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