一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
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2024-06-28 20:01:50
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在OpenCV的图像处理过程中，高量并发任务不能完全依赖于CPU，速度达不到需求，需要我们使用CUDA的高并发特性来加速，本文中，我来介绍下如何使用CUDA对OPENCV进行编译 软件下载 在编译Opencv之前我们的电脑要安装好CUDA，这个可以参考之前caffe编译流程，下载OpenCV及Open
# 如何实现Python去重
## 概述
在实际的开发工作中，经常会遇到需要对数据进行去重的情况。Python作为一门功能强大且易学的编程语言，提供了多种方法用于去除列表、集合或字典中的重复元素。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现去重操作。
## 流程图
```mermaid
pie
title 去重流程
"准备数据" : 1
"去除重复元素" : 2
原创
2024-05-05 05:50:35
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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
论文：Restoring An Image Taken Through a Window Covered with Dirt or Rain 1. Restoring an image （ICCV 2013）在我们拍摄照片的时候会遇到透过玻璃拍摄的场景，如窗户、车窗，或者透过玻璃自拍等，而玻璃上的污渍会影响照片的效果，这篇论文针对这类透过玻璃拍摄的照片，进行污迹或者雨渍的去除。CNN结构同LeNe
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2024-08-22 11:05:39
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论文题目：DRD-Net: Detail-recovery Image Deraining via Context Aggregation Networks发表会议：CVPR2020作者：Sen Deng, Mingqiang Wei, Jun Wang, Luming Liang, Haoran Xie, and Meng Wang1、目的图像去雨，作者指出现有的去雨的方法在去雨的过程中尤其是暴
深度去雨--Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image图像去雨算法（基于卷积网络）将图像上雨水去除的四种主流方法两种方法解决图片的去雨（De-rain）问题 | CVPR2017视频图像去雨技术研究前沿基于稀疏表示和频域方向滤波的图像雨雪去除算法
原创
2023-06-25 10:02:10
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图像去雨算法通过对有雨图像进行分析和处理从而去除雨水条纹，恢复干净的背景场景，有助于提升计算机视觉任务识别精度，因此成为当下的研究热点。为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势，首先介绍了典型的雨水合成模型，其次从基于模型驱动和基于数据驱动两个方面重点分析了典型图像去雨算法模型和方 法; 之后比较了去雨图像质量评价指标及雨水数据集; 最后，对单幅图像去雨算法未来发展趋势进行了展望。关键词: 图像去雨
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2023-12-02 13:53:01
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在处理图像时，噪声是一个常见的问题，尤其是在通过相机拍摄图像时。噪声不仅影响图像的质量，还会对后续的图像处理和分析造成干扰。因此，对图像进行去噪处理显得尤为重要。在这篇文章中，我将深入探讨如何使用 OpenCV 和 Python 实现去噪算法，包括背后的技术原理、架构解析、源码分析等方面。
## 背景描述
图像去噪是图像处理中的一项重要任务，旨在从受干扰的图像中恢复出清晰的信息。噪声通常是由传
StyTr^2: Unbiased Image Style Transfer with TransformersStyTr^2，用于无偏见的图像风格迁移，它包括一个 content transformer encoder 和 一个 style transformer encoder，用于提取特定领域的长期信息。重塑一个渐进式 transformer 解码器，以根据参考的风格序列来翻译内容序列。还提
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2023-10-17 22:42:23
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跟FFA-Net一个训练框架的感觉，最大创新点是NA注意力，但是实现偏简单，准备试一试效果摘要：在复杂的降雨条件下拍摄的图像，能见度往往会明显下降。雨模式普遍引入了多样性能见度退化，包括雨条纹、雨滴和雨雾。现有的单幅图像去噪方法多集中在单一类型雨模型上，不具备很强的泛化能力。本文提出了一个新的端到端的神经元注意力一步一步地去雨网络NASNet，可以高效的处理所有带雨类型的图像。一方面，我们更加关注
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2023-12-20 05:28:45
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其实问题也很简单，就是由于除零导致的，但这种情况在博主看来是不太可能的，直到博主看到上面还有一个警告，这句
原创
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2023-10-30 11:27:43
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的降质，雪会造成图像中部分物体不可见。
原创
2023-07-15 09:47:09
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只能对单一恶劣天气进行去除，无法应用于真实环境能够完成多种恶劣天气去除的算法模型
原创
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2023-07-16 00:25:33
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在进行去雨去雪去雾算法的实验过程中，博主使用自己的电脑进行实验，尽管能够成功运行，但速度却属实不尽人意，博主的笔记本显卡是GTX960，显存为4G，在进行
原创
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2023-10-26 10:45:03
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# 图像去雨 Python 代码实现
## 一、整体流程
下面是实现图像去雨的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 去雨处理 |
| 4 | 保存处理后的图像 |
## 二、具体步骤
原创
2024-06-27 05:17:59
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经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，会大大影响图像的质量。因此，在图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析与处理，以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有：图像均值平滑滤波（blur）、高斯平滑滤波（Ga
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2024-02-10 09:53:11
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论文题目：Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining作者：Xia Li.et发表会议：2018 ECCVIntroduction雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此在某些场景下有必要去除图像中的雨水，比如自动驾驶。他们提出了一种基于深度卷积和递
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2023-12-15 10:58:04
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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
反卷积(deconvolution) 这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。 上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full convolution）， 网络内上采样（ in-network upsampling）， 微步幅卷积（fractionally-strided convolution）， 反向卷积（backwards convolution）， 去卷积（dec
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2024-10-25 12:57:28
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