小波变换图像去雾python

在Python中，可以使用小波变换方法对图像进行去雾处理。首先，需要对雾天原始的模糊图像进行预处理，可以采用散化处理来提升图像的时域和频域分辨能力。接着，可以使用动态采样来调整雾天图像中的尺度及平移参数，使图像更加合理。此外，还可以使用传统的方法来提高图像的对比度，突出细节，改善图像的视觉效果。其中，一种常用的方法是小波变换。通过对图像进行小波变换，可以降低图像的噪声并恢复出无雾的清晰图像。除了小波变换，还有其他一些方法，如直方图均衡化、Retinex理论、同态滤波等。总的来说，小波变换图像去雾是一种简单而技术成熟的方法，可以在Python中实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像去雾概述](https://blog.csdn.net/w18226357716/article/details/121488766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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