研究图像去雾技术有一段时间，阅读很多文献以及实现了很多算法。因此将个人对图像去雾技术的理解写成这篇文章，避免自己忘记，以及跟广大网友交流学习。1、概述 图像去雾的研究算法有很多，但是主要分为两类：基于图像增强的去雾算法和基于图像复原的去雾算法。基于图像增强的去雾算法去除图像的噪声，提高图像的对比度，从而恢复出无雾清晰视频。具有代表性的图像增强去雾算法有： 1. 直方图均衡化（HE），自适应
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2023-11-13 11:08:52
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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。 关于何博士的一些资料和论文，大家可以访问这
首先想研究去雾图像增强的，建议先看这篇文章，这篇文章基本吧何凯明博士的论文，思想都理解了，并且讲解的很好，博主自己代码都实现了（matlab，C#，VB）接到需求的时候，没搜到这个文章，如果先搜到，估计可以快很多。我接触的时候是从何凯明的2009的原始算法论文开始的，当时他通过窗口估计窗口的透射率的时候，会有窗口大小的边缘效果，需要一个抠图算法把估计的t边缘
一、定义因为雾霾的影响，在雾天条件下拍摄到的图像导致图像
原创
2022-11-10 10:09:32
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去雾化算法总结从最开始的Crimm Imageshop中最简单的去雾功能开始，到前不久为止研究的诸多去雾算法，再到近日和一些朋友的关于去雾经验的交流，感觉自己对这个方面的研究已经止步了，现对这些算法做个简单的总结。 本博客中共给出了6种有去雾功能的算法： （1）基于何凯明博士提出的暗通道去雾算法；  
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2024-09-13 13:56:32
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来源《计算机工程与应用》北大核心期刊，CSCD数据库。影响因子：2.348简介图像去雾算法是以满足特定场景需求，突出图片细节并增强图片质量为目的的图像分析与处理方法。在雾霾天气下，造成了户外图像采集设备捕获的图像清晰度和对比度大幅下降，甚至会造成图像色彩偏移、细节大量丢失的现象。从图像处理原理角度将算法分为三类：基于物理模型基于非物理模型基于深度学习基于物理模型的去雾算法考虑雾的成像原理，考虑光的
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2023-08-18 19:48:59
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念头在对靶果园喷雾中，对图像的预处理上可以进行去雾及去雨算法，在进行激光图像及实际图像匹配时或许有用 去雾算法了解到2009年何凯明博士发表的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，这篇论文是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。背景关于去雾，介绍下背景： 在计算机图形学
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2023-11-14 19:21:07
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一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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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。&nbs
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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在数字图像处理中，图片去雾是一项重要技术，旨在提高在低能见度环境下获取的图像质量。随着计算机视觉和机器学习的不断发展，越来越多的图像去雾算法被提出并实现。本文将探讨“图片去雾算法 Python”的技术细节与实现过程。
## 背景描述
自20世纪90年代以来，图像处理技术开始迅速发展。近几年，特别是在2010年代，基于深度学习的图像去雾技术已取得显著进展。在这一背景下，我决心深入研究图片去雾算法
# 图像去雾算法简介及其Python实现
图像去雾是一种图像处理技术，主要用于改善在雾霾等天气条件下获取的图像质量。雾霾会造成图像模糊，降低对比度，影响视觉效果，因此去雾算法在数字图像处理中显得尤为重要。本文将介绍图像去雾的基本原理，并提供一个Python代码示例以便读者理解。
## 图像去雾的基本原理
在雾天，图像中增加的散射会导致我们观察到的物体颜色变淡。通过去雾算法，我们可以恢复图像的
# Python图像去雾算法简介
在计算机视觉领域，图像去雾（Image Dehazing）是一项重要的技术。雾霾和其他大气散射现象会显著降低图像的清晰度和可视性，这对于自动驾驶、监控摄像头等应用场景造成了一定的挑战。通过合适的去雾算法，我们可以复原出更清晰、更真实的图像。本文将介绍一种基于Python的图像去雾算法，并结合示例代码帮助读者理解其中的实现原理。
## 图像去雾的原理
雾霾的形
原创
2024-09-14 05:53:55
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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。
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2021-06-24 17:50:38
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简要介绍了图像去雾算法的思路，并实现了一种改进算法。
1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题：
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2023-07-24 15:54:05
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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
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在这里我们将探讨如何使用 Java 实现图像去雾算法的完整源码。图像去雾是一种重要的图像处理技术，尤其在恶劣天气条件下拍摄的照片中，图像往往会因为雾霾而变得模糊不清。通过去雾算法，我们能够恢复图像的清晰度。这篇文章将详细介绍其背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析。为了更好地理解这些内容，文章中还会包含多种图表示。
## 背景描述
在日常生活中，我们经
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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很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法。的确，二者的理论、计算方法都完全迥异，本人直接从二者的公式入手来简单说明一下，有些部分全凭臆想，不对之处大家一起讨论。 首先，为描述方便，后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像。 Retinex的公式就是：J=I/L &
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2024-05-21 08:00:34
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引言: 在雾、霾之类的恶劣天气下，采集的图像质量会由于大气散射而严重降低, 使图像颜色偏灰白色, 对比度降低, 物体特征难以辨认。所以 需要图像去雾技术来增强或修复, 以改善视觉效果。目前图像去雾方法主要可以分为两大类: （1）基于图像处理的增强方法。这种方法通过对雾天图像进行增强, 改善图像质量。其优点是可以利用已有的成熟图像处理算法进行针对性运用, 增强图像的对比度, 突出图像中景物
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2024-04-22 20:26:46
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