分类: 图像处理 图像 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:视频去效果    在图像
最近对图像算法产生了兴趣,查阅学习了大量论文和大牛博客后,决定动手用自己熟悉的opencv来编写程序完成。文章专门记录了具体算法实现过程以及其中遇见的大量问题。供自己以后参考,当然也希望能给广大博友提供一些参考。本文着重讲实现过程,图像理论会同过参考文献形式给出。整个内容拟大概分成三个章节来介绍。开发环境:计算机系统:win10(64-bit)    编译器:
最近《数字图像处理》课需要做图像的工作,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
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:
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
    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,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
转载 2024-04-05 21:58:40
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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
目录图像混合算法原理API代码演示现象总结 图像混合图像混合就是将两个尺寸一样的图像按照一定的比例混合到一起,比如我们配置颜料,我们也是按照一定的比例去配置,所有的比例之和为1。混合的方法有很多种,这里讲加权,相加,相乘算法原理我们用函数来表示一个图像,前提是所有的图像尺寸是一样的,即图像矩阵的行列一样,通道数一样我们用 f0(x) 和 f1(x) 来表示输入的图像,用 g(x) 来表示输出图像
转载 2023-11-26 20:22:18
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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的算法,作者来自清华大学,论文原文见附录。2. 天退化模型之前在介绍何凯明博士的暗通道去论文
摘要:本文主要讲解ACE去算法、暗通道先验去算法以及雾化生成算法。 作者:eastmount 。一.图像随着社会的发展,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方法,对计算机视觉的后续研究至关重
背景近年来国内的霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。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,极易出现大范围的霾。 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。在天条
    在图像这个领域,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
转载 2024-04-03 14:15:29
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1.简介。   严格的来说,去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
转载 2024-04-09 07:23:06
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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
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
转载 2024-02-22 10:33:12
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日记最近做的项目需要用到去,尝试了很多去算法,包括使用暗通道去之后,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
转载 2024-05-06 22:42:25
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼?坑洼是道路的结构性指标,事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命,防止事故的发生,同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统,该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构,来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库,该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
一、基于OpenCV的边缘检测        针对二维图像的边缘检测一般步骤:滤波(边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数,但导数对图像噪声敏感,需要采用滤波器过滤掉噪声),增强(增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值,并通过梯度幅值凸显出来),检测图像领域各点的梯度表征这图像的边缘,但还有部分点非边缘需要进行筛选,通过阈值化方法可实现)。  &
OpenCV暗通道去算法在内窥镜视频流中的应用本文算法基于大气去模型,以及何凯明博士的暗通道先验的理论思想,细化到内窥镜图像处理领域,做了一些速度上的提升以及优化。针对内窥镜视频必有反光,且手术腔内光强不会发生剧烈变化的特点,因此讲光强估计值A直接定义为255,减少了每帧图像在估算光强值时的时间。其他领域可能不适用该算法。#include<opencv2\opencv.hpp> #
转载 2024-03-27 12:49:31
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平台:32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的:通常我们可以应用某种方式变换,用输出来覆盖输入变量,但是这并不是总是行得通的。具体来说,有些操作输出的图像比输入的图像相比,大小/深度/通道数目都不一样。     故,我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用,这些函数既包含输出图像内存空间分配,同
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