- Таобао
- Книги / Журналы/ Газеты
- Наука
- Метеорология
- 597048048296
[Dangdang.com подлинная книга] Одноизображение DE -fog Method Science Publishing House на основе физических моделей

Цена: 1 344руб. (¥63.6)
Артикул: 597048048296
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара<div class="item"><span><span><h4>Редактировать</h4></span><div class="customize">Физическая модель, приложение, метод восстановления изображений, исследования</div><span><h4>Оглавление</h4></span><div class="customize">Каталог<br>Предисловие<br>Глава 1 Введение 1<br>1.1 Обзор технологии удаления тумана 1<br>1.2 Классификация методов удаления дефрога изображения 5<br>1.3 Метод улучшения на основе изображений 6<br>1.3.1 Выравнивание гистограммы 6<br>1.3.2 Метод Retinex 8<br>1.3.3 Метод фильтрации частотного домена 10 10<br>1.4 Методы на основе слияния изображения 12<br>1.4.1 Fusion на основе мультиспектральных изображений 12<br>1.4.2 Fusion на основе отдельного разложения изображения 14<br>1.5 Метод восстановления изображения 15<br>1.5.1 Метод дефрогрирования одного изображения на основе дополнительной информации 19<br>1.5.2 Метод удаления тумана из нескольких изображений 21<br>1.5.3 Метод удаления дефрога на основе предварительных знаний 25<br>1.6 Метод оценки значения атмосферного света 34<br>1.7 Тенденции разработки технологии удаления тумана 35<br>Глава 2 Метод оценки эффекта удаления тумана изображения 39<br>2.1 Субъективная оценка 39<br>2.2 Объективная оценка 40<br>2.2.1 Метод оценки качества изображения, нецелом<br>2.2.2. Метод оценки качества изображения 43.<br>2.3 Сравнение различных методов удаления тумана 46<br>Глава 3: Метод удаления дефрога на основе линейного преобразования 51<br>3.1 Краткий метод удаления тумана.<br>3.2 Оценка передачи на основе линейного преобразования 53<br>3.2.1 Математическое преобразование 53<br>3.2.2 Обработка ярких областей 57<br>3.2.3 Гауссовый нечеткий 59<br>3.3 Оценка стоимости атмосферного света 62<br>3.4 Восстановление изображения 65<br>3.5 Анализ экспериментальных результатов 66<br>3.5.1 Субъективная качественная оценка 67<br>3.5.2 Объективная количественная оценка 71<br>3.5.3 Сложность работы 75<br>3.6 Заключение 77<br>ГЛАВА 4 Методы удаления тумана из районов Большой области. Изображения 78<br>4.1<br>4.2 Дефекты темного первичного цвета предыдущий 82<br>4.3 Методы, основанные на сегментации площади неба 84<br>4.3.1 Сегментация области неба 84<br>4.3.2 Оценка стоимости атмосферного света 89<br>4.3.3 Слияние и утонченность коэффициента пропускания 89<br>4.3.4 Восстановление изображения и регулировка тона 93<br>4.4 Анализ экспериментальных результатов 96<br>4.4.1 Субъективная качественная оценка 97<br>4.4.2 Объективная количественная оценка 101<br>4.4.3 Сложность работы 102<br>4.4.4 Экспериментальные результаты толстых изображений тумана 102<br>4.5 Заключение 103<br>Глава 5 Метод получения атмосферного света на основе проекции серого. 104<br>5.1 Метод получения значения атмосферного света атмосферы 105<br>5.2 Интегральная проекция серого 106<br>5.2.1 Методология 106<br>5.2.2 Анализ противоположных возможностей 108<br>5.3 Метод оценки значения атмосферного света 109<br>5.4 Анализ экспериментальных результатов 112<br>5.4.1 Сравнение 113<br>5.4.2 Сложность работы 117<br>5.5 Заключение 119<br>Глава 6 Метод быстрого удаления изображения 120<br>6.1 Метод быстрого удаления тумана 120<br>6.1.1 Оценка передачи 121<br>6.1.2 Оценка атмосферного света 123<br>6.1.3 Расчет передачи 124<br>6.1.4 Восстановление изображения и регулировка тона 126<br>6.2 Описание метода 127<br>6.3 Анализ экспериментальных результатов 128<br>6.3.1 Субъективная оценка 130<br>6.3.2 Объективная количественная оценка 133<br>6.3.3 Сложность операции 134<br>6.4 Заключение 137<br>Ссылки 138</div><span><h4>Введение</h4></span><div class="customize">«Метод дефрога в одиночном изображении, основанный на физической модели», в основном изучает метод удаления дефрога изображений стурового дня и связанных с ним приложений. Во -первых, были проанализированы методы улучшения изображения, слияния изображений и восстановления изображений; Во-вторых, был изучен метод удаления отдельного изображения, основанный на линейном преобразовании и проблеме удаления дефрога для областей неба крупной области; *Был предложен метод быстрого удаления дефрога, и был изучен метод получения значений атмосферного света.</div></span></div><div style="margin: 0.0px auto 20.0px;border: 1.0px solid #ededed;overflow: hidden;dentity: prd_v1 0.0_20180130_basic_info;"><div style="margin: 0.0px auto;height: 25.0px;color: #333333;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Основная информация</div><div style="margin: 0.0px auto;padding-left: 15.0px;border-top-width: 1.0px;border-top-style: dashed;border-top-color: #ededed;color: #666666;line-height: 20.0px;font-size: 12.0px;padding-top: 5.0px;"><table border="0" cellpadding="5" cellspacing="10"><tr><td><strong>наименование товара:</strong></td><td width="420px">Метод дефроглирования с помощью отдельного изображения на основе физической модели</td><td><strong>формат:</strong></td><td></td></tr><tr><td><strong>Автор:</strong></td><td>Ван Венчэн</td><td><strong>Цены:</strong></td><td>88.00</td></tr><tr><td><strong>Номер ISBN:</strong></td><td>9787030601087</td><td><strong>Опубликованная дата:</strong></td><td>2019-03-01</td></tr><tr><td><strong>Издательство:</strong></td><td>Science Press</td><td><strong>Время печати:</strong></td><td></td></tr><tr><td><strong>Версия:</strong></td><td>31</td><td><strong>Индийский:</strong></td><td>1</td></tr></table></div></div>
Продавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:

Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
- Информация о товаре
- Фотографии
Редактировать
Физическая модель, приложение, метод восстановления изображений, исследования
Оглавление
Каталог
Предисловие
Глава 1 Введение 1
1.1 Обзор технологии удаления тумана 1
1.2 Классификация методов удаления дефрога изображения 5
1.3 Метод улучшения на основе изображений 6
1.3.1 Выравнивание гистограммы 6
1.3.2 Метод Retinex 8
1.3.3 Метод фильтрации частотного домена 10 10
1.4 Методы на основе слияния изображения 12
1.4.1 Fusion на основе мультиспектральных изображений 12
1.4.2 Fusion на основе отдельного разложения изображения 14
1.5 Метод восстановления изображения 15
1.5.1 Метод дефрогрирования одного изображения на основе дополнительной информации 19
1.5.2 Метод удаления тумана из нескольких изображений 21
1.5.3 Метод удаления дефрога на основе предварительных знаний 25
1.6 Метод оценки значения атмосферного света 34
1.7 Тенденции разработки технологии удаления тумана 35
Глава 2 Метод оценки эффекта удаления тумана изображения 39
2.1 Субъективная оценка 39
2.2 Объективная оценка 40
2.2.1 Метод оценки качества изображения, нецелом
2.2.2. Метод оценки качества изображения 43.
2.3 Сравнение различных методов удаления тумана 46
Глава 3: Метод удаления дефрога на основе линейного преобразования 51
3.1 Краткий метод удаления тумана.
3.2 Оценка передачи на основе линейного преобразования 53
3.2.1 Математическое преобразование 53
3.2.2 Обработка ярких областей 57
3.2.3 Гауссовый нечеткий 59
3.3 Оценка стоимости атмосферного света 62
3.4 Восстановление изображения 65
3.5 Анализ экспериментальных результатов 66
3.5.1 Субъективная качественная оценка 67
3.5.2 Объективная количественная оценка 71
3.5.3 Сложность работы 75
3.6 Заключение 77
ГЛАВА 4 Методы удаления тумана из районов Большой области. Изображения 78
4.1
4.2 Дефекты темного первичного цвета предыдущий 82
4.3 Методы, основанные на сегментации площади неба 84
4.3.1 Сегментация области неба 84
4.3.2 Оценка стоимости атмосферного света 89
4.3.3 Слияние и утонченность коэффициента пропускания 89
4.3.4 Восстановление изображения и регулировка тона 93
4.4 Анализ экспериментальных результатов 96
4.4.1 Субъективная качественная оценка 97
4.4.2 Объективная количественная оценка 101
4.4.3 Сложность работы 102
4.4.4 Экспериментальные результаты толстых изображений тумана 102
4.5 Заключение 103
Глава 5 Метод получения атмосферного света на основе проекции серого. 104
5.1 Метод получения значения атмосферного света атмосферы 105
5.2 Интегральная проекция серого 106
5.2.1 Методология 106
5.2.2 Анализ противоположных возможностей 108
5.3 Метод оценки значения атмосферного света 109
5.4 Анализ экспериментальных результатов 112
5.4.1 Сравнение 113
5.4.2 Сложность работы 117
5.5 Заключение 119
Глава 6 Метод быстрого удаления изображения 120
6.1 Метод быстрого удаления тумана 120
6.1.1 Оценка передачи 121
6.1.2 Оценка атмосферного света 123
6.1.3 Расчет передачи 124
6.1.4 Восстановление изображения и регулировка тона 126
6.2 Описание метода 127
6.3 Анализ экспериментальных результатов 128
6.3.1 Субъективная оценка 130
6.3.2 Объективная количественная оценка 133
6.3.3 Сложность операции 134
6.4 Заключение 137
Ссылки 138
Предисловие
Глава 1 Введение 1
1.1 Обзор технологии удаления тумана 1
1.2 Классификация методов удаления дефрога изображения 5
1.3 Метод улучшения на основе изображений 6
1.3.1 Выравнивание гистограммы 6
1.3.2 Метод Retinex 8
1.3.3 Метод фильтрации частотного домена 10 10
1.4 Методы на основе слияния изображения 12
1.4.1 Fusion на основе мультиспектральных изображений 12
1.4.2 Fusion на основе отдельного разложения изображения 14
1.5 Метод восстановления изображения 15
1.5.1 Метод дефрогрирования одного изображения на основе дополнительной информации 19
1.5.2 Метод удаления тумана из нескольких изображений 21
1.5.3 Метод удаления дефрога на основе предварительных знаний 25
1.6 Метод оценки значения атмосферного света 34
1.7 Тенденции разработки технологии удаления тумана 35
Глава 2 Метод оценки эффекта удаления тумана изображения 39
2.1 Субъективная оценка 39
2.2 Объективная оценка 40
2.2.1 Метод оценки качества изображения, нецелом
2.2.2. Метод оценки качества изображения 43.
2.3 Сравнение различных методов удаления тумана 46
Глава 3: Метод удаления дефрога на основе линейного преобразования 51
3.1 Краткий метод удаления тумана.
3.2 Оценка передачи на основе линейного преобразования 53
3.2.1 Математическое преобразование 53
3.2.2 Обработка ярких областей 57
3.2.3 Гауссовый нечеткий 59
3.3 Оценка стоимости атмосферного света 62
3.4 Восстановление изображения 65
3.5 Анализ экспериментальных результатов 66
3.5.1 Субъективная качественная оценка 67
3.5.2 Объективная количественная оценка 71
3.5.3 Сложность работы 75
3.6 Заключение 77
ГЛАВА 4 Методы удаления тумана из районов Большой области. Изображения 78
4.1
4.2 Дефекты темного первичного цвета предыдущий 82
4.3 Методы, основанные на сегментации площади неба 84
4.3.1 Сегментация области неба 84
4.3.2 Оценка стоимости атмосферного света 89
4.3.3 Слияние и утонченность коэффициента пропускания 89
4.3.4 Восстановление изображения и регулировка тона 93
4.4 Анализ экспериментальных результатов 96
4.4.1 Субъективная качественная оценка 97
4.4.2 Объективная количественная оценка 101
4.4.3 Сложность работы 102
4.4.4 Экспериментальные результаты толстых изображений тумана 102
4.5 Заключение 103
Глава 5 Метод получения атмосферного света на основе проекции серого. 104
5.1 Метод получения значения атмосферного света атмосферы 105
5.2 Интегральная проекция серого 106
5.2.1 Методология 106
5.2.2 Анализ противоположных возможностей 108
5.3 Метод оценки значения атмосферного света 109
5.4 Анализ экспериментальных результатов 112
5.4.1 Сравнение 113
5.4.2 Сложность работы 117
5.5 Заключение 119
Глава 6 Метод быстрого удаления изображения 120
6.1 Метод быстрого удаления тумана 120
6.1.1 Оценка передачи 121
6.1.2 Оценка атмосферного света 123
6.1.3 Расчет передачи 124
6.1.4 Восстановление изображения и регулировка тона 126
6.2 Описание метода 127
6.3 Анализ экспериментальных результатов 128
6.3.1 Субъективная оценка 130
6.3.2 Объективная количественная оценка 133
6.3.3 Сложность операции 134
6.4 Заключение 137
Ссылки 138
Введение
«Метод дефрога в одиночном изображении, основанный на физической модели», в основном изучает метод удаления дефрога изображений стурового дня и связанных с ним приложений. Во -первых, были проанализированы методы улучшения изображения, слияния изображений и восстановления изображений; Во-вторых, был изучен метод удаления отдельного изображения, основанный на линейном преобразовании и проблеме удаления дефрога для областей неба крупной области; *Был предложен метод быстрого удаления дефрога, и был изучен метод получения значений атмосферного света.
Основная информация
| наименование товара: | Метод дефроглирования с помощью отдельного изображения на основе физической модели | формат: | |
| Автор: | Ван Венчэн | Цены: | 88.00 |
| Номер ISBN: | 9787030601087 | Опубликованная дата: | 2019-03-01 |
| Издательство: | Science Press | Время печати: | |
| Версия: | 31 | Индийский: | 1 |

