分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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这是一个简化的实现算法，完整的算法请参考： Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior ——CVPR 2009 // define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#defin...
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2014-11-16 13:33:00
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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。 关于何博士的一些资料和论文，大家可以访问这
1. 前言其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解，只是了解，实现过一些传统的图像去雾方法而已。个人感觉，在CNN模型大流行的今天，已经有很多人忽略了传统算法的发展，以至于你今天去搜索10年前的传统去雾算法或许根本找不到相关资料了，或许这就是网络中的围城吧。今天周六有空来整理一下我所了解到的图像去雾技术的发展，并尝试做一个详细点的综述。2. 概述图像去雾在计算机视觉中虽然不像目标检测，语义分割这种任
在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的研究方向。近年来，借助 Python 和 OpenCV 库，可以有效地处理图像去雾的问题。本文将详细记录解决“Python OpenCV 去雾”问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面，以便更好地理解和应用。
### 版本对比与兼容性分析
首先，我们可以看到 OpenCV 的演进历史：
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OpenCV4.0学习笔记（9）图像模糊处理，均值滤波，高斯滤波,中值滤波，高斯双边滤波在图像中进行各种滤波的原因是为了消除图像中所存在的异常像素点，并且使得图像变得更加平滑 作比喻大概就好像，将一块参差不齐，有很多毛刺的木头用砂纸打磨一遍，更加平滑，而且使得这块木头上某一片区域上升和下降的总体趋势更加明显，在之后的处理上对总体的分析处理更加方便。理解：简单点讲就是在对于图像所对应的由一个像素点值
暗通道与导引滤波标签（空格分隔）： 论文学习笔记 暗通道与导引滤波暗通道与图像去雾1 暗通道理论2雾的成像模型3暗通道理论去雾推导4 实验结果5 该理论的缺陷导引滤波1导引滤波概述2数学推导3实验效果31去雾效果32边缘保持效果4算法复杂度说明5加权导引滤波实际用途 1. 暗通道与图像去雾雾霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物，一旦排放量超过大气循
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2024-05-26 23:09:15
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声可能是划痕，涂鸦等。或者图像的部分本身已经损毁。这就需要对图片进行还原。结合另一篇内容：OpenCV–0016:图像ROI与ROI操作 图像的修复原理：利用那些已经被破坏的区域的边缘，即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区域的信息内容，然后对破坏区进行填补，以达到图像修补的目的。 OpenCV中的两种修复算法1、inpaint
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2024-02-21 11:19:31
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最近《数字图像处理》课需要做图像去雾的工作，然后我们百度了一下，找到下面的链接（主要的方法有图像增强和图像复原两大类）：http://www.cspmag.cn/jscx/spjk/201406/1336.html上面的代码是对何恺明博士《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》 一文的实现，但是没有使用soft mattin
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2024-03-08 16:44:20
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背景近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气 等影响，极易出现大范围的雾霾。 雾天时，弥漫在空中的雾气和尘埃模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低。在雾天条
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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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： single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri
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2024-04-09 07:23:06
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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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# Opencv深度学习去雾模型
> 引用形式的描述信息：在图像处理中，去雾是一个重要的任务，它可以帮助我们去除图像中的雾霾，使图像更加清晰。近年来，深度学习的发展为图像去雾提供了新的解决方案。本文将介绍使用Opencv深度学习去雾模型的基本原理，并提供相应的代码示例。
## 深度学习去雾模型原理
深度学习去雾模型使用卷积神经网络（Convolution
原创
2023-11-15 04:56:15
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去雾算法代码实现前言：暑假闲着没啥事儿就乘着这个机会好好学习学习算法原理吧。某虽不才，虽然实现效果没有大佬们的好，但是我的代码通俗易懂，并且完全开源（C++），欢迎大家前来相互学习，批评指正。原理本文对原理不再赘述，了解去雾算法原理请去往：原理根据何凯明博士在论文中给出的公式，我们可以推导出最终待求图像J(x)的计算公式： J(x) = [I(x) - A] / t(x) + A 其中I(x)就是
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2024-08-15 16:20:24
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日记最近做的项目需要用到去雾，尝试了很多去雾算法，包括使用暗通道去雾之后，用自动色阶优化，gamma校正，超分辨率重建等手段进一步处理图像，也没有达到想要的效果。看完“Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing”这篇论文，看论文贴图比较酷炫，复现一波试试效果。作者的源码说句实话，放置的比较乱，并年代久远
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2024-05-06 22:42:25
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1. 滤波器的选择及设计滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1，这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变。当然了，这不是硬性要求了。如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也
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2024-02-22 10:33:12
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1.暗通道的概念和含义暗通道算法是由何恺明在CVPR论文《Single ImageHaze Removalusing Dark Channel Prior》中提出的。图像去雾的模型： 我们分析以上模型： 【已知条件】 ：observerd intensity，即输入图像（待去雾的图像） 【未知条件】 scene radiance，即还原图像（去
