基于圖像處理的火情預(yù)警應(yīng)用系統(tǒng)
【圖文】:
大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 一種基于 Retinex 的火情煙霧圖像去霧的場景中像素的均值 以下步驟:until > if < and = 對 M 再一次進(jìn)行聚類聚類類別數(shù) 和協(xié)同矩陣 公式(3.10)更新 結(jié)果如圖 3.2 所示,設(shè) 為 5,其中圖(a)為原始圖像,圖(d)為聚類圖像,同一區(qū)素都是按照順序排列的,從中可以看出,,同一區(qū)域中的像素點(diǎn)煙霧的相似度較似度越強(qiáng),越有利于避免不同景深的場景之間的相互影響。
C=5 C=80圖 3.4 不同高斯環(huán)繞尺度 C 取值的高斯模型由圖 3.4 可以看出,高斯環(huán)繞尺度 C 越小,高斯模型的半徑越小。一般情況下,模板半越小,像素點(diǎn)受到周圍像素的影響越大,越有利于處理圖像,其處理后圖像的細(xì)節(jié)越好,是同時會使得圖像顏色的保真度越差;反之亦然。為了使圖像的細(xì)節(jié)和色彩逼真度之間取得良好的平衡,高斯環(huán)繞尺度的選擇顯得尤為重。對于煙霧圖像,主要有效信息集中在圖像的高頻部分,而霧都集中在低頻部分。當(dāng)圖像不存在煙霧或煙霧幾乎可以忽略的情況下, 設(shè)置為 0;隨著煙霧的厚度增加, 設(shè)置值變,以此得到去除低頻圖像部分、增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的效果;當(dāng)煙霧濃度達(dá)到一定程度,已經(jīng)無獲得有效信息時, 設(shè)置值應(yīng)當(dāng)足夠大到突出高頻部分。根據(jù) 3.1 節(jié)中基于 K-means 算法的像聚類方法得到的圖像景深值,由于景深值的大小是煙霧厚度的體現(xiàn),本節(jié)可以根據(jù)景深對 實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)設(shè)置。本章使用線性插值法對高斯空間 進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算公式如下:
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:D631.6;TP391.41
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本文編號:2587834
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