注：这一系列的文章是我大四时写的，现在回顾，发现当时的布局和公式实在是太难看了，读者可移步至这里查看舒服的排版github同步博客。经过老师推荐，拜读了何恺明博士的暗通道去雾论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，这是何发表的第一篇论文，令人惊艳的是该论文一举获得了2009年CVPR的Best Paper奖，三个审稿人都给了何最
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年香港中文大学博士毕业，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。 &nb
在过去的几十年中，单图像去雾作为基本的低级视觉任务已引起了计算机视觉社区和人工智能公司的越来越多的关注。其中最为典型的便是北大&北航提出FFA-Net去雾新网络和何凯明博士提出的暗通道去雾算法，现所有源码已开源。其论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.07559。而今天我们就将针对这两个项目进行实践。其中得到的去雾效果如下： 作者 | 李秋键责编 | 晋兆雨
img=cv2.imread("29.jpg")
b,g,r=cv2.split(img) #通道分离,再重新合并操作
img2=cv2.merge([r,g,b])
img3=img[:,:,::-1] #矩阵操作 方法2
# img[::-1]#上下颠倒
# img[:,::-1]#左右颠倒
img4=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #颜色空
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2024-06-21 12:57:39
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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
经典暗通道先验模型可以表示为：  
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2023-12-02 13:49:59
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一、 实验原理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有很低的值。换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数。 我们给暗通道一个数学定义，对于任意的输入图像J，其暗通道可以用下式表达： 式中Jc表示彩色图像的每
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2024-05-27 15:55:19
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基于暗通道优先的单幅图像去雾新算法介绍和源代码(matlab/C++) 基于暗通道优先的单幅图像去雾算法（Matlab/C++）算法原理： 参见论文：Single Image Haze Removal Using Dark&nb
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2024-04-24 18:54:35
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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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该算法基于雾图像成像模型：其中，I(X)就是待去雾的图像，J(x)是我们要恢复的无雾的图像，A是环境光， t(x)为透射率。现在的已知I(X)，求目标值J(x)。其中环境光A的计算，参考暗通道去雾算法。定义F(x,y)为图像的雾浓度，对应于模型中的A(1-t(x))。计算F(x,y) 第一步： function SD = MyCloud( IM )
%MYCLOUD Summary of th
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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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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图像去雾及Matlab实现一、暗通道先验及求解推导，其暗通道为：简而言之，便是计算一副图像的每一个像素点的RGB三个通道中的最小值，存入一副与原始图像大小相同的灰度图中，再对这副灰度图进行最小值滤波，所得到的所有点的最小值即定义为，何凯明博士通过对大量图像的实验，发现几乎都是一个很小的值。故暗通道先验理论指出： 实际生活中造成暗原色中低通道值主要有三个因素：a)汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影
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2024-09-23 11:54:52
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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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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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参考论文：Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior在计算机视觉当中，通常使用下面这个模型去描述一幅有雾的图像：对于这个模型，我是这样理解的，I(x)是我们观察到的灰度，J(x)是场景在无雾时的实际光照，而A是全局大气光照强度，t(x)是透射率。去雾的目标是通过I(x)来恢复J(x)和A。如果我们稍微的把这个模型变换一下：从上面这条公式可以
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2024-04-11 14:04:05
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图像的去雾算法原理及实现：本文主要是实现的是基于暗通道处理的去雾。有部分是看论文直接翻译而来，如有错误，欢迎评论区指出，当然您也可以直接阅读原文。一、原理暗通道先验解释：说明：何凯明博士的论文中统计了5000多副图像的特征，证明了暗通道先验理论的普遍性，因此我们可以粗略的认为是一条定理。先看什么是暗通道先验：在绝大多数图像局部区域里，有一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值，该区域光强度的最小
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2024-09-05 15:25:33
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在图像处理领域，暗通道先验是一种常用的技术，用于图像去雾、增强等任务。本文将详细探讨如何使用 Python 实现暗通道先验方法，以解决具体问题场景中所遇到的挑战。
### 背景定位
随着图像处理技术的不断进步，越来越多的应用开始依赖于清晰、无雾的图像。暗通道先验是一种有效的方法，用于减轻图像中的雾霾或模糊现象。这个方法主要基于图像的统计特性，尤其是深色区域的像素值。
#### 问题场景
我们
基于暗通道优先的单幅图像去雾算法（Matlab/C++）算法原理： ① 暗通道定义 何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论：在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会（至少一个颜色通道）具有很低的值。换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数（趋于0）
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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