1.背景介绍基于暗通道先验的单幅图像去雾算法来自于何凯明博士2009年的CVPR论文：《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，2009年的CVPR共收到约1450篇投稿，其中393篇文章被接收，接收率为26%。只有一篇文章被选为那年的最佳论文。这是CVPR创立25年以来首次由中国人获得这个奖项。他根据Dark Object Subt
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2024-04-01 13:51:04
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11.1 暗通道优先的图像去雾算法图像增强与图像修复二者之间有一定交叉，尽管它们一个强调客观标准，一个强调主观标准，但毕竟最终的结果都改善了图像的质量。图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表。如果将雾霾看作是一种噪声，那么去除雾霾的标准显然是非常客观的，也就是要将图像恢复至没有雾霾下所获取的情况。但是如果将在雾霾环境下拍摄的照片就看作是一种图像本来的面貌，那么去雾显
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2024-05-24 22:08:27
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去雾基于图像增强不对图像降质本质原因进行研究，认为有雾图像模糊是图像对比度下降。通过提高对比度来改善图像效果。该方法不能彻底去除雾气，可能会有雾气残剩、细节模糊、色彩比例失衡等现象。主要方法包括：直方图均衡化、小波变换等等。直方图均衡化优点：简单可行，单景深图像复原效果好。局部细节增强。缺点：难以反映多景深图像中景深变化，局部块效应出现。小波变换通过多尺度，图像对比度增强。认为雾对图像高频部分影响
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2024-01-25 08:58:37
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文章目录一、前言二、暗通道去雾原理一、前言何恺明的暗通道先验（dark channel prior）
原创
2022-08-26 10:33:26
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前一阶段做项目用到了 何凯明的这篇文章中的算法，闲来无事，总结一下。 其实，对于图像去雾，去模糊，去噪声问题，数学模型都非常接近，而且非常简单，由于数学模型非常简单，如何有效的估计其中的参数就是重点了。以前有大量的文章是基于先验假设的，这类方法有很大的局限性，而何凯明的这篇文章的确是给出了一个去雾问题的比较好的模型。-------------------------------先介绍一下
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2024-07-25 14:18:39
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暗通道去雾
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2021-07-12 15:18:49
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基于matlab暗通道之图像去雾上述伪代码中，I表示导向图像（guided image）,p为输入图像（input image）,q为输出图像（output image），表示均值滤波，r为窗口半径。 代码：function R = anyuanse(m_img)
% 原始图像
I=double(m_img)/255;
% 获取图像大小
[h,w,c]=size(I);
win_siz
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2023-07-05 13:31:43
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1、什么是暗通道先验：在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。2、对于任意的输入图像J，其暗通道可以用下式表达：Jc表示彩色图像的每个通道 ，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口。(5)式的意义用代码表示：首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定，一般有Win
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2024-01-17 21:26:11
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论文下载地址：点击进入 去雾效果：首先作者是统计了五千多副图像的特征，验证了暗通道先验理论的普遍性。暗通道先验：在绝大多数的非天空图像区域中，一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。 暗通道的数学定义如下： 式中Jc表示彩色图像的每个通道 ，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口。 公式含义：对图像做最小值滤波，然后求出每个像素在RGB通道分量中的最小值，存入到一副和原始图像大小相同的的
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 关于何博
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2024-08-09 15:59:08
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经典去雾算法-何凯明09年提出暗通道先验去雾(Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior) 暗通道去雾公式：I(x) = f(x)*t(x) + (1 – t(x))*A &nbs
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2024-05-17 14:43:49
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本文主要对比两种去雾增强算法的优略。1. 暗通道去雾方法 这种方法目前研究的比较多。虽然大家认为去雾已经被研究烂了，但是从工程实践的角度看，仍然存在很多问题。却不说暗通道先验对天空本身的不合理假设，就单说时间复杂度。对于视频图像处理来说，视频编解码就已经占了大量的CPU时间，而如果其它一些图像增强的算法也要占用大量的计
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2023-09-13 10:43:46
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在中介绍了图像去雾的相关研究方法，发现目前为止在图像去雾方面，何凯明博士基于暗通道先验的算法具有很好的效果，关于该方法的介绍也很多，本篇作下学习笔记和个人理解：Retinex背景知识
（1）图像去雾过程就是根据 I(x) 求解 J(x) 的过程。从上面的公式可以看出，基于物理模型的去雾算法本质是根据已知的有雾图像 I(x) 求出透射率 t(x) 和全局大气光成分
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2024-02-29 13:36:39
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一 原论文方法的局限性谈到优化，我们首先需要了解原论文的方法有何局限，在实际编码测试中我发现了以下的三点局限：1.太过耗时 在上一篇中，在透射图的精细化（refine）中原论文使用的是softmatting方法，而我编码使用的是引导滤波，一是因为softmatting我看不太懂，二是因为softmatting实在是太耗时间了，而引导滤波的时间复杂度是常数并且其效果不比softmattin
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2024-08-12 10:56:20
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一、算法背景 暗通道先验去雾算法是大神何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文。 根据论文的介绍，暗通道去雾算法是基于一个关键的观察：在没有雾霾的室外图像中，大多数局部区域包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中具有非常低的强度(原文：It is based on a key observation - most local patches in haze-
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2023-12-25 10:13:49
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# Python 实现暗通道去雾算法
## 引言
在图像处理领域，雾霾天气或其他环境光线条件不佳会导致图像变得模糊和失真。为了解决这一问题，本文将会介绍一种名为“暗通道去雾算法”的技术。该算法基于图像统计特性，能有效提高图像的清晰度。本文使用Python语言为大家展示其实现过程，并附上必要的代码示例和图示。
## 什么是暗通道去雾算法？
暗通道去雾算法是由He、Sun及Kuirkh等人在2
# Python暗通道去雾
在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的问题。当拍摄的图像中存在雾霾或雾气时，图像的质量和细节会受到很大的影响。为了改善这种情况，研究人员提出了许多图像去雾算法。其中，Python暗通道去雾算法是一种常用且有效的方法。
## 什么是暗通道？
在介绍Python暗通道去雾算法之前，我们首先需要了解什么是暗通道。在一幅有雾图像中，原本的亮度和颜色会受到雾霾的影响而变得模
原创
2023-07-21 00:05:29
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## 暗通道去雾 Python 实现
### 1. 总览
在这篇文章中，我将教给你如何使用 Python 实现暗通道去雾算法。暗通道去雾是一种常用的图像去雾算法，通过识别图像的暗通道来估计场景中的气体浓度，从而实现去除雾霾的效果。
### 2. 算法流程
下面是暗通道去雾算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 |
原创
2023-11-27 06:53:02
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我们已经了解了暗通道图像去雾算法的基本原理，下面我们来编程实现，然后对结果再做一些讨论。上述代码中调用了几个函数，限于篇幅这里仅给出其中的暗通道处理函数，其余函数读者可以尝试自己写写看，当然其中最关键的就是暗通道处理函数，这也是算法的核心内容。另外，代码里我们使用了导向滤波函数，导向滤波代码来自何恺明博士，读者可以访问他的网页获得源码，已经论文的原文，链接如下：http://research.mi
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2024-08-09 17:59:01
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暗通道去雾算法原理及实现 1. 算法原理。暗通道。
所谓暗通道是一个基本假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。这个其实很容易理解，实际生活中造成这个假设的原因有很多，比如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说色彩鲜艳的物体或表面(比如绿色的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝色绿色的睡眠)，颜色较暗的物体或者表面，这些景物的暗通道总是变现为
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2024-01-24 11:00:52
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