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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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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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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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
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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1、基本概念（1）景深：物体离相机的距离。用亮度表示景深，颜色越亮说明深度越大距离越远（2）图像去雾的目的：恢复清晰度，估计景深2、去雾模型这个公式中已知的为I有雾图像，未知数有J、A大气光、t透射率，因为这个公式有多组解，所以此问题称为ill-posed病态问题，加入先验信息后才能成为well-posed良态问题，去雾的目的是得到清晰图像J，确定A和t后才能得到J 其中 β&
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2024-08-11 18:09:45
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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，那么去雾显然就是人们
何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法是CV界去雾领域很有名的算法，关于该算法的论文"Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"一举获得2009年CVPR最佳论文。作者统计了大量的无雾图像，发现一条规律：每一幅图像的每一个像素的RGB三个颜色通道中，总有一个通道的灰度值很低。基于这个几乎可以视作是定理的先验知识
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2023-10-31 17:36:28
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最近刚开始学图像处理方面的知识，对很多专业名词都并不了解，所以记录一下这方面的知识：通常彩色图像都包括三个通道，即RGB三通道，也可以理解而成一张图片又三层同样大小的RGB（光学三原色：红绿蓝）三色堆叠而成，而图片实质上是由一个个像素组成的，对应于RGB三色来说，每一种颜色都是由这三原色组合而成，比如红色为（255，0，0），绿色为（0，255，0），粉红为（255，192，203），也就是说一张
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2023-09-26 20:02:48
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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
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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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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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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目录1、前言免责声明2、相关方案推荐已有的图像处理方案紫光同创FPGA图像去雾方案Altera系列FPGA图像去雾方案3、暗通道先验算法介绍4、图像去雾模块的优缺点5、详细设计方案设计原理框图OV7725摄像头i2c配置和数据采集OV5640摄像头i2c配置和数据采集Silcom9011的i2c配置IT6802的i2c配置纯verilog代码的HDMI解码模块图像缓存图像去雾模块详解视频输出Xi
一、前言近期打算研读一下何博士第一篇文章，复现其论文算法，主要参考的博文有：[1] Kaiming He论文心得 [2] 论文原理、实现与效果 [5] 基于颜色衰减先验去雾算法 关键词：暗通道先验、matlab鼠标交互、plot更新绘制点这是第一部分工作，主要验证暗通道先验理论，参考了[5]中资料。 二、实现暗通道先验：“在绝大多数非天空的局部区域里，某一些
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2024-09-06 19:46:46
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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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# Python实现暗通道先验算法
暗通道先验（Dark Channel Prior）是一种图像去雾技术，它通过特定的模型来推断在某些条件下图像中雾的浓度。这一方法基于观察到的现象：在无雾环境下，图像中至少有一部分像素的颜色通道值较低，从而形成一个“暗通道”。本文将介绍如何在Python中实现这一算法，并给出相应的代码示例。
## 理论基础
在自然图像中，物体的颜色受环境光影响显著。当图像中
# 使用PyTorch实现“暗通道先验去雾”
在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的问题。这里我们将介绍如何使用PyTorch实现一种基于暗通道先验（Dark Channel Prior，DCP）的方法进行图像去雾。接下来，我们将分步骤地说明这一过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤
图像增强图像修复图像去雾之间的关系暗通道的概念与意义暗通道去雾霾的原理导向滤波求透射率图像算法的不足之处参考资料 图像增强、图像修复、图像去雾之间的关系图像增强 强调主观标准，算法的结果是改善图像的质量。 图像修复 强调客观的标准，算法的结果是改善图像的质量。 图像去雾 图像增强和图像修复两种技术彼此交叉的典范，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，也就是将图像恢复到没有
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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