原理学习了大气散射的原理，看了不少文章，讲得不错的就是这几篇[Rendering] 基于物理的大气渲染从零实现一套完整单次大气散射 基本的原理明白了。 大气散射求解的是从视线方向AB看去应该是什么颜色，那么应该是所有太阳光经过AB上的点散射到A点方向上的颜色和（这只考虑单次散射）。 解决这个问题，可以先考虑传输方程，光每经过一段距离，就会衰减，假如每单位距离的衰减系数是delta，那么可以列出方程
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2024-06-18 07:06:05
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效果图这次先上效果图*4散射概念光线击中空气中的微小颗粒后的偏折导致了光线的散射。我们看到的阳光应该是由视线上的散射在视线方向上的集合。如果由地面的反射，还要加上经过散射计算的地面反射。Rayleigh散射由较小的空气分子引起的散射，对不同波长的光有不同的散射程度，蓝色最强。也就是天空为啥是蓝色的原因。Mie散射由较大的漂浮颗粒（气溶胶……PM2.5????)导致的散射相位方程相位方程描述有多少光
以前由于硬件限制，很多游戏的天空和地面颜色主要是用贴图模拟，近来硬件的发展，越来越多的游戏开始采用基于比较真实的大气散射模型来实时计算。很多文章的计算最终都将眼睛高度和角度作为参数，这里主要按照Sean O’Neil系列的方法来(其实它也是Nishita的改进)。 原理可以简单归结为：光从大气外圈，散射之后进入眼睛。散射本身
光纤中最常用的波长是850nm、1300nm和1550nm。多模光纤适用于850nm和1300nm的波长，而单模光纤则最佳用于1310nm和1550nm的波长。波长1300nm和1310nm的区别仅在于习惯叫法不同。激光和发光二极管也用于光纤中的光传播。激光长于用波长1310nm或1550nm的单模设备，而发光二极管用于波长850nm或1300nm的多模设备。 光纤中最常用的
大气散射模型的推导
大气中粒子的散射作用是产生雾霾的主要原因。无论是用人的肉眼观察，还是从拍摄获取的图像中观察，雾天的景象总是存在对比度和视野降低的问题。1925年，Keim & Nemnich[1]等人提出雾天图像能见度较低是大气中的悬浮粒子对光的吸收和散射造成的。1976年，John Wiley & Sons[2]等人提出粒子的散射作用造成目标和相机之间光在传输过程的衰减，并且
摘要：大气散射模型（ASM）是描述模糊图像成像处理最广泛使用的模型之一。然而，我们发现ASM具有内在的局限性，这导致恢复结果的影响很小。本文通过在ASM中引入一个新的参数，即光吸收系数，获得了一种增强型ASM（EASM），它可以解决昏暗的效果，更好地模拟室外朦胧场景。基于这种EASM，开发了一种简单而有效的基于灰度世界假设的IDE技术，以提高模糊图像的可见性。实验结果表明，IDE消除了昏暗效应，表
摘要：该数据集包含2017年北极科考期间（7月20日-8月8日）通过机载CO2探测激光雷达采集的大气后向散射剖面数据。数据涵盖阿拉斯加和加拿大
大气散射效果对游戏画质提升来说巨大，本文主要从代码层面讲解下大气散射单次散射路径 AB 观察大气，并且求解 B 点的大气颜色，光线在大气中只发生一次散射，散射点为 P阳光进入大气层CP开始衰减，在P点发生散射，然后PA衰减进入A点相机T表示衰减系数 表示某段路径上光照的衰减程度S表示散射系数 表示有多少光散射的角度为θ，λ为波长，h）实际上在路径 AB(也可能是斜的一条射线) 上有无数个 P 点，
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2024-07-12 15:25:31
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2015年3月份发布的ENVI5.2 SP1，同时发布的还有遥感服务器产品ENVI Services Engine5.2 sp1，主要改进包括对新传感器/数据格式的支持、正射校正改进、与ArcGIS一体化集成改进、二次开发API。ENVI Services Engine5.2 sp1新增更多的ENVITask，让ESE应用开发更加简单和高效。新传感器的支持ENVI5.2 SP1新增以下卫星传感器的
散射需要：吸收，内散射，外散射分为瑞利散射Rayleigh Scattering和米氏散射 Mie Scattering 后面会详细讲解大气中散射由多种原因产生，微粒，尘埃，水蒸气等等阳光由于散射增加会减弱并变色 物体也会随着距离增加散射增加而减弱并变色 大气光线散射由于 一天中的时间，天气，污染的改变而改变散射共通篇Radiometric Quantit
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2024-04-08 08:33:45
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目录前言P1P2前言P1雾效分类按表现高度雾深度雾按实现方式顶点雾后期雾在前向渲染中，大多使用顶点雾，即在每个场景物体进行着色的最后一步进行雾效计算，直接将混合结果输出到物体上。而后期雾主要指通过读取buffer中的信息例如深度信息而计算雾的方式，通常用于延迟渲染等渲染管线雾密度与相对高度呈指数相关相机与顶点的高度差越小，雾密度越低雾的由浓至淡的变化高度本身相对摄像机存在高度差（如雾从海拔高度为0
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2024-07-24 14:16:37
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光散射激光粉尘仪安全、好使用、提高工作效率、而且准确率高、快速方便、好操作。它主要是对烟道粉尘和煤矿井下粉尘浓度进行测量的。是利用多种技术降粉尘检测出来，这些技术包括、摩擦静电、阻光度技术、光散射技术、光吸收技术等等，一起跟随九州鹏跃来细细了解一下这些技术要点吧 光散射技术： 光散射技术利用气流中的颗粒反射出来的闪光的频率及跟持续时间来测量 颗粒的含量，它比其他技术而言拥有压倒性优势是把由
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2023-12-27 15:51:09
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import torch
from torch import nn
# 定义一个函数来计算卷积层。它对输入和输出做相应的升维和降维
def comp_conv2d(conv2d, X):
X = X.view((1, 1) + X.shape) # (1, 1)代表批量大小和通道数均为1
Y = conv2d(X)
return Y.view(Y.shape[2:])
# Opencv深度学习去雾模型
> 引用形式的描述信息：在图像处理中，去雾是一个重要的任务，它可以帮助我们去除图像中的雾霾，使图像更加清晰。近年来，深度学习的发展为图像去雾提供了新的解决方案。本文将介绍使用Opencv深度学习去雾模型的基本原理，并提供相应的代码示例。
## 深度学习去雾模型原理
深度学习去雾模型使用卷积神经网络（Convolution
原创
2023-11-15 04:56:15
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新型除雾算法的HLS硬件化实现IP核1、新型除雾算法介绍 新型除雾算法在暗通道的基础上做了改进，效果总体上看与暗通道去雾差不多，当然也要依图片具体情况而定，解释一下算法： 无雾图像的恢复一般采用以下公式，J为去雾后图像、I为待去雾图像，A是全球大气光成分，t(x)是透射率。 所以我们要求解的变量就是t和A。求A一般的做法是，选取暗通道前0.1%像素的指标，然后利用这些指标对A进行估计。但是如果场景
1.前言今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法，作者来自清华大学，论文原文见附录。2.雾天退化模型在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。模型表达式为：其中，是图像像素的空间坐标，是观察到的有雾图像，是待恢复的无雾图像，表示大气散射系数，代表景物深度，是全局大气光，通常
代价函数(cost function)为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。常见代价函数（1）二次代价函数（quadratic cost） （2）交叉熵代价函数（cross-entropy） （3）对数似然代价函数（log-likelihood cost）损失函数(loss function
关系模型建立在【集合代数】之上，由【关系数据结构】【关系操作集合】【关系完整性约束】三个部分组成。关系数据结构关系和关系模式之间的区别和联系？关系模式是数据的“型”，关系是数据的“值”（某一时刻对应关系的集合）关系是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的。关系是动态的、随时间不断变化的在关系数据模型中实体以及实体之间的联系都用表来表示，但表是关系数据的逻辑模型。关系操作集合关系完
# 深度学习与基尼系数：揭示数据不平等
在当今数据驱动的世界中，深度学习已经成为一种有效的技术工具，用于挖掘和分析大规模数据集。其中，基尼系数（Gini Coefficient）作为衡量数据分布不平等性的重要指标，越来越多地被应用到深度学习的研究中。在本文中，我们将探讨深度学习与基尼系数的联系，并提供相应的代码示例，以帮助你更好地理解这一概念。
## 基尼系数简介
基尼系数是意大利统计学家科
