【摘 要】
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为提高低照度室内烟雾的计算机视觉检测技术的可靠性,研究低照度烟雾图像的去噪算法。根据低照度烟雾图像的噪声密度大、视觉效果差和目标信息少等缺点,利用改变滤波窗口变化
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为提高低照度室内烟雾的计算机视觉检测技术的可靠性,研究低照度烟雾图像的去噪算法。根据低照度烟雾图像的噪声密度大、视觉效果差和目标信息少等缺点,利用改变滤波窗口变化模式、增加噪声点检测和图像灰度变化增强,在自适应中值滤波算法基础上设计一种去噪算法。通过噪声点密度大小自适应调节滤波窗口大小,对低照度烟雾图像的像素值进行拉伸,实现低照度烟雾图像的去噪和烟雾目标的增强。综合实例,对去噪算法进行仿真分析,验证了该算法可以实现低照度烟雾图像的较大密度噪声去除,保留更多的图像细节,使处理后的烟雾目标更清晰。
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