1、，但是细节恢复并不明显通过算法的种经典类型处理后图像的细节得到定的增强，信息丰富量和图像亮度也有了明显的提升，但是可看出处理后的图像整体泛白，得出限幅自适应均衡化的图像，同样将中的，进行分解为个通道，将它们的类型变换为型，并且设定好所需参数根据公式和可以构造高斯函数，并且经过实验得出个高斯核用个尺度来定义然后归化处理，分别对个尺度处理进行加权平均分别对个通道重复步骤和的处理，最终得到新的彩基于道路的图像增强算法研究论文原稿.控图像质量问题，提出种将与多尺度算法融合的算法用于彩色图像的增强经过对数据库仿真测试之后，结果表明本文算法弥补两种图像增强算法的不足，且保留原图像的色彩亮度同时细节信息得了增强通过人脸检测实验得出本文算法的有效性，同时有效提高执法的准确。

2、下将输入的图像分成个不重复的子区域对分割的每个子区域的灰度级直方图进行平均分配后计算结果相同的像素即平均像素为其中，表示子区域中灰度级的总像素，表示每基于道路的图像增强算法研究论文原稿.种算法在道路图像增强的效果做对比，部分图像增强效果如下图所示由上述测试结果可知两张图片通过算法增强后虽然图像的局部对比度有所加强，但是细节恢复并不明显通过算法的种经典类型处理后图像的细节得到定的增强，信息丰富量和图像亮度也有了明显的提升，但是可看出处理后的图像整体泛白，摄和传输过程会出现各类噪声，为了消除这些噪声对图像质量的影响，通常采用线性滤波和排序滤波等方法线性滤波般采用均值滤波和高斯滤波方法，而中值滤波是属于排序滤波的种，是种非线性处理的方法，其去噪效果和保留图像细节。

3、的灰度像素值，常用有和滤波窗口，也可根据噪声大小自己定义实验测试用张大雾天拍摄含有椒盐噪声的图片，图为均值滤波与中值滤波处理后的结果从图中可明显看出，中值滤波对含噪声污染的图像改善效果明显要比均值滤波好，因此选用中值滤波直方图的均衡化直方图是对传统直方图采用重新难，不利于实际应用本文基于以上算法的不足提出种将与多尺度融合的方法用于增强道路交通图像，有效解决了图像质量较差对后期人脸检测和违规识别率低的问题通过多组仿真测试，可看出融合后图像质量得到明显的提高，同时在智能交通系统中有效提高了执法准确率图像增强算法中值滤波去噪由于视频图像种算法在道路图像增强的效果做对比，部分图像增强效果如下图所示由上述测试结果可知两张图片通过算法增强后虽然图像的局部对比度有所加强。

4、可增强图像局部像素的对比度，再通过多尺度图像色泛白失真而恰好算法可以通过直方图限幅来增强图像的局部对比度减少光照变化因此采用两种算法融合后用做图像增强的新算法和多尺度融合通常融合后的图像在保留原始图像的色彩亮度的同时，需要尽可能的增加细节信息量融合技术是将多幅图像中关于同目标的图像数据经过图像处理尽可能提取各自信道中直方图均衡化，并使用变换函数得到新的灰度值算法是通过与合成起来的算法利用高斯滤波器提取物体的反射分量，进行图像增强后在色彩失真图像灰度级范围达到平衡近年来许多学者提出多种改进的算法，其中最为经典的种为单尺度算法多尺度加权平均的配亮度来计算局部区域直方图，该方法能增强图像局部动态对比度，保留图像细节和形态特征，并抑制噪声的放大算法的具体实现步骤如。

5、去噪后进行处理，可增强图像局部像素的对比度，再通过多尺度图像像均能检测出人脸表给出增强图像前后的人脸检测的指标结果由表可以看出本文算法在与文献正检率和检测时间差不多的情况，误检率下降了半同时与原图做对比以后，不仅正检率和时间有所提升，而且误检率明显下降实验说明本文算法在人脸检测实验中的有效性，为后期违规识别奠定了坚实的理论基础结论本文针对智能交通系统中道路均梯度等信息熵表示图像信息量多少，值越大信息量越多均值表示像素大小的平均值标准差反映像素级的分布情况，值越大融合效果越好均方根误差是映现新的图像与参考图像之间的不同，区别越小越好平均梯度表示图像的纹理和轮廓清晰度，值越大清晰度越好空间频率用来衡量图像在整体空间中像素的活跃结果，同样以后，将中间值赋给该中心。

6、率基于道路的图像增强算法研究论文原种算法在道路图像增强的效果做对比，部分图像增强效果如下图所示由上述测试结果可知两张图片通过算法增强后虽然图像的局部对比度有所加强，但是细节恢复并不明显通过算法的种经典类型处理后图像的细节得到定的增强，信息丰富量和图像亮度也有了明显的提升，但是可看出处理后的图像整体泛白，集到质量较差的图片用文章提出的算法增强以后进行人脸检测运用改进的方法在张图片进行验证测试，部分人脸检测效果如图所示上图是对不同条件影响下些质量较差的图像进行的人脸检测测试，图和是在不同光照下，和是在夜间行驶中，和是在白天行驶中综上所述，通过本文方法增强图像之后，在不同条件下对质量较差的图像研究的重点之常用的方法有加权平均法小波变换法等但目前小波变换法存在如何。

7、都要比均值滤波的效果好该算法主要思想是通过确定个中心点然后将该中心的邻域像素值进行排序处理图像，将和多尺度处理后两个图像用图中公式计算，取得最终的图像，实验结果对比本文通过新疆维吾尔自治区交警总队所采集照片选取其中张质量较差的图片做测试，每张像素大小为，内存的机，所用软件为及本文算法可变滤波器对局部区域的图像去雾处理有明显效果也能够突出图像的边缘，但是该算法的色彩因子等参数的拔取比较难，计算量也比较大文献对集成电路制造过程快速获取缺陷细节问题，提出种特定场景下两种算法融合的图像增强技术，该算法增强了细节，但其应用场景受到定的限制以上算法计算量较大且限制因素多，许多参数的选取智能交通系统最重要的部分，实际环境中往往会出现光线不足等情况导致采集视频图像质量较差。

8、差和平均梯度等指标得到了提升，验证了融合算法对图像增强的独特优越性以及算法可行性关键词限幅自适应的对比度清晰度图像增强算法引言道路视频图片的采集和多尺度算法分别处理后的图像进行融合融合算法的流程图图为融合算法的流程图，具体表现为以下几步首先输入原始图像并且画出其直方图将输入的彩色图像，分成个不重复的子区域，通过公式得到图像新的灰度级范围然后对个通道分别使用函数进行处基于道路的图像增强算法研究论文原稿.种算法在道路图像增强的效果做对比，部分图像增强效果如下图所示由上述测试结果可知两张图片通过算法增强后虽然图像的局部对比度有所加强，但是细节恢复并不明显通过算法的种经典类型处理后图像的细节得到定的增强，信息丰富量和图像亮度也有了明显的提升，但是可看出处理后的图像。

9、无法实现快速自动识别为此许多学者对图像增强方面进行了大量的研究，但他们都是基于特定的应用背景而提出的文献通过直方图匹配的方法用参考图像做依据对原始图像采用迭代增强的方式来提高其清晰度该方法虽然改善了图像的视觉难，不利于实际应用本文基于以上算法的不足提出种将与多尺度融合的方法用于增强道路交通图像，有效解决了图像质量较差对后期人脸检测和违规识别率低的问题通过多组仿真测试，可看出融合后图像质量得到明显的提高，同时在智能交通系统中有效提高了执法准确率图像增强算法中值滤波去噪由于视频图像基于道路的图像增强算法研究摘要为了提高道路系统在光照条件变化状况下的人脸识别率，针对采集到低照度彩色图像提出种将多尺度算法和限幅自适应直方图均衡化融合的图像增强算法首先对含有噪声图像。

10、得到明显的提高，同时在智能交通系统中有效提高了执法准确率图像增强算法中值滤波去噪由于视频图像而且由于其非线性变换对比度的拉伸而产生定的噪声在本文算法对图像增强之后，图像的细节突出轮廓清晰为了验证本文算法普遍性采用图像融合的评判标准测评客观评价方法客观评价方法通常采用些可以量化的公式，将计算得到的数据作为图像质量评价的结果常用的评价指标有信息熵均值标准差均方根误差图像，将和多尺度处理后两个图像用图中公式计算，取得最终的图像，实验结果对比本文通过新疆维吾尔自治区交警总队所采集照片选取其中张质量较差的图片做测试，每张像素大小为，内存的机，所用软件为及本文算法像增强可有效提高暗区域的细节，最后根据两种算法特点进行加权融合经过平台仿真测试得到很好的视觉效果，图像的标。

11、整体泛白，的有利信息来提高图像的分辨率目前在遥感视频目标识别医学等方面有许多应用，尤其为后期目标检测提供了良好的效果根据图像融合层次可分为个决策级融合特征级融合数据级融合数据级融合是高层次图像融合的基础，它直接处理传感器在多个场景下采集的数据，尽可能的保留原始场景提供其他层系所不能提供的纹理信息，也是当前融图像，将和多尺度处理后两个图像用图中公式计算，取得最终的图像，实验结果对比本文通过新疆维吾尔自治区交警总队所采集照片选取其中张质量较差的图片做测试，每张像素大小为，内存的机，所用软件为及本文算法算法和带彩色恢复的多尺度算法，本文采用算法算法多尺度算法的基本公式如下基于和多尺度融合的新思想为了解决受光照不均影响的道路图像，本文考虑到算法的不足之处，对于光照。

12、择最佳的小波基函数和最优的小波分解层数等难题而加权平均法，可以将几幅质量不同的图像信息直接融合，它具有简单直观运算速度快的优点，同时可以提高图像的信噪比因此本文选取采用像素加权平均法将越大融合结果越清楚采用客观结合评定结果如图所示通过图各项指标评判结果，能够清楚看到信息熵标准差平均梯度空间频率等参数值在几种算法增强之后，本文提出的算法对参数值提高最大，且均值与均方根误差值也明显有所下降，说明本文提出算法比其他几种算法效果都好人脸检测实验为了验证本文提出的增强算法的有效性，实验将难，不利于实际应用本文基于以上算法的不足提出种将与多尺度融合的方法用于增强道路交通图像，有效解决了图像质量较差对后期人脸检测和违规识别率低的问题通过多组仿真测试，可看出融合后图像质量。

参考资料：

[1]蓝色卡通让阅读成为一种习惯PPT 演示稿20（第20页，发表于2022-06-26）

[2]蓝色卡通让阅读成为一种习惯PPT 演示稿21（第20页，发表于2022-06-26）

[3]蓝色卡通让阅读成为一种习惯PPT 演示稿17（第20页，发表于2022-06-26）

[4]蓝色卡通让阅读成为一种习惯PPT 演示稿22（第20页，发表于2022-06-26）

[5]蓝色卡通让阅读成为一种习惯PPT 演示稿22（第20页，发表于2022-06-26）

[6]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿24（第26页，发表于2022-06-26）

[7]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿23（第26页，发表于2022-06-26）

[8]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿22（第26页，发表于2022-06-26）

[9]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿19（第26页，发表于2022-06-26）

[10]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿23（第26页，发表于2022-06-26）

[11]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿19（第26页，发表于2022-06-26）

[12]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿23（第26页，发表于2022-06-26）

[13]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿25（第26页，发表于2022-06-26）

[14]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿26（第26页，发表于2022-06-26）

[15]企业保密制度培训课件动态PPT 演示稿25（第26页，发表于2022-06-26）

[16]中国传统二十四节气小暑介绍动态PPT 演示稿18（第22页，发表于2022-06-26）

[17]中国传统二十四节气小暑介绍动态PPT 演示稿22（第22页，发表于2022-06-26）

[18]中国传统二十四节气小暑介绍动态PPT 演示稿21（第22页，发表于2022-06-26）

[19]中国传统二十四节气小暑介绍动态PPT 演示稿20（第22页，发表于2022-06-26）

[20]中国传统二十四节气小暑介绍动态PPT 演示稿23（第22页，发表于2022-06-26）