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
转载
2023-09-13 10:43:46
157阅读
# 陆地暗通道去雾技术与Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的任务，尤其在交通监控、无人驾驶等应用中，清晰的图像至关重要。陆地暗通道去雾算法作为一种有效的去雾方法，其方法原理及Python实现都值得深入探讨。
## 陆地暗通道去雾算法原理
陆地暗通道去雾算法的核心在于图像暗通道的概念。暗通道是指在一张图像中，某个局部区域的RGB三个通道中至少有一个通道的强度值
原创
2024-08-03 06:26:25
41阅读
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
转载
2023-07-05 13:31:43
118阅读
# 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
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
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
转载
2024-01-17 21:26:11
244阅读
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
转载
2024-05-24 22:08:27
10阅读
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
转载
2024-01-25 08:58:37
174阅读
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
转载
2024-04-01 13:51:04
84阅读
## 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
133阅读
# 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
173阅读
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
转载
2024-01-24 11:00:52
137阅读
图像去雾最好的算法原型最好的莫过于何凯明博士的论文--好好阅读，必有灵感在接下来的博客中，我会分步介绍各个图像去雾算法的研究和对比，在这里，首先介绍最经典的何凯明博士的暗通道去雾算法了，后面的博客有关于何博士算法的改进，有其他去雾算法的测试对比。暗通道去雾算法暗通道去雾算法，在其他博客都有详细的介绍，在这里我也是借鉴其他各位总结的东西，写点内容。  
转载
2023-12-28 22:15:39
231阅读
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
转载
2024-07-25 14:18:39
35阅读
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
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
转载
2024-08-09 15:59:08
198阅读
暗通道去雾
转载
2021-07-12 15:18:49
1835阅读
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
转载
2024-05-17 14:43:49
83阅读
图像去雾：基于暗通道的去雾算法文章目录图像去雾：基于暗通道的去雾算法1.雾天图像退化模型2
原创
2023-05-08 14:39:42
653阅读
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
转载
2024-02-29 13:36:39
270阅读
