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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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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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
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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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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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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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
摘要：本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。
作者：eastmount 。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
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2024-05-24 19:21:21
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代码开源在
https://
github.com/BBuf/Image-p
rocessing-algorithm
，感兴趣给我来个星星呗。
1. 前言这是OpenCV图像处理算法朴素实现专栏的第17篇文章。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. 雾天退化模型之前在介绍何凯明博士的暗通道去雾论文
概念： 随着图像处理技术和计算机视觉技术的蓬勃发展，对特殊天气下的场景检测和图像处理成为该领域的重要研究方向。其中在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响，导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息，为解决此类问题图像去雾算法应运而生。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一种图像分析与处理方法。在雾或霾等天气情况下
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2023-08-30 20:59:59
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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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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。 &nb
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2024-04-03 14:15:29
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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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# Python基于OpenCV的图像去雾算法实现
## 简介
在计算机视觉中，图像去雾算法是一种常见的技术，用于提高图像的清晰度和对比度。Python提供了OpenCV库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉的功能，包括图像去雾算法。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现图像去雾算法。
## 整体流程
以下是实现图像去雾算法的整体流程：
```mermaid
journey
原创
2023-08-30 16:01:43
312阅读
文章目录一、前言二、暗通道去雾原理一、前言何恺明的暗通道先验（dark channel prior）
原创
2022-08-26 10:33:26
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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：
```mermaid
ti
最新精品文档，知识共享！视频图像增强和去雾算法说明摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现。(1)将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量(I分量)的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间。(2)利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。目录TOC \o "1-2" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc364976116" 一、通过I分量增
初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB 文章目录1.OpenCV下载安装2.简单函数介绍一、读取图像函数:cv2.imread()二、图像显示函数:cv2.imshow（）三、保存图像函数：cv2.imwrite（）四、通道拆分函数：cv2.split（）五、通道合并函数：
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
600阅读
