念头在对靶果园喷雾中,对图像的预处理上可以进行去雾及去雨算法,在进行激光图像及实际图像匹配时或许有用 去雾算法了解到2009年何凯明博士发表的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》,这篇论文是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。背景关于去雾,介绍下背景: 在计算机图形学            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            来源《计算机工程与应用》北大核心期刊,CSCD数据库。影响因子:2.348简介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图像分析与处理方法。在雾霾天气下,造成了户外图像采集设备捕获的图像清晰度和对比度大幅下降,甚至会造成图像色彩偏移、细节大量丢失的现象。从图像处理原理角度将算法分为三类:基于物理模型基于非物理模型基于深度学习基于物理模型的去雾算法考虑雾的成像原理,考虑光的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数字图像处理中,图片去雾是一项重要技术,旨在提高在低能见度环境下获取的图像质量。随着计算机视觉和机器学习的不断发展,越来越多的图像去雾算法被提出并实现。本文将探讨“图片去雾算法 Python”的技术细节与实现过程。
## 背景描述
自20世纪90年代以来,图像处理技术开始迅速发展。近几年,特别是在2010年代,基于深度学习的图像去雾技术已取得显著进展。在这一背景下,我决心深入研究图片去雾算法            
                
         
            
            
            
            # 图像去雾算法简介及其Python实现
图像去雾是一种图像处理技术,主要用于改善在雾霾等天气条件下获取的图像质量。雾霾会造成图像模糊,降低对比度,影响视觉效果,因此去雾算法在数字图像处理中显得尤为重要。本文将介绍图像去雾的基本原理,并提供一个Python代码示例以便读者理解。
## 图像去雾的基本原理
在雾天,图像中增加的散射会导致我们观察到的物体颜色变淡。通过去雾算法,我们可以恢复图像的            
                
         
            
            
            
            # Python图像去雾算法简介
在计算机视觉领域,图像去雾(Image Dehazing)是一项重要的技术。雾霾和其他大气散射现象会显著降低图像的清晰度和可视性,这对于自动驾驶、监控摄像头等应用场景造成了一定的挑战。通过合适的去雾算法,我们可以复原出更清晰、更真实的图像。本文将介绍一种基于Python的图像去雾算法,并结合示例代码帮助读者理解其中的实现原理。
## 图像去雾的原理
雾霾的形            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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。&nbs            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            在过去的几十年中,单图像去雾作为基本的低级视觉任务已引起了计算机视觉社区和人工智能公司的越来越多的关注。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                 首先想研究去雾图像增强的,建议先看这篇文章,这篇文章基本吧何凯明博士的论文,思想都理解了,并且讲解的很好,博主自己代码都实现了(matlab,C#,VB)接到需求的时候,没搜到这个文章,如果先搜到,估计可以快很多。我接触的时候是从何凯明的2009的原始算法论文开始的,当时他通过窗口估计窗口的透射率的时候,会有窗口大小的边缘效果,需要一个抠图算法把估计的t边缘            
                
         
            
            
            
            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
                                                                                    
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            去雾化算法总结从最开始的Crimm Imageshop中最简单的去雾功能开始,到前不久为止研究的诸多去雾算法,再到近日和一些朋友的关于去雾经验的交流,感觉自己对这个方面的研究已经止步了,现对这些算法做个简单的总结。     本博客中共给出了6种有去雾功能的算法:  (1)基于何凯明博士提出的暗通道去雾算法;                   
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            一、课题背景雾,在很大程度上会降低能见度,因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。尤其是在智能化的今天,对于交通领域的影响表现的尤为明显。因此,找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。近年来,随着互联网技术的不断发展,关于图像处理方面的技术也趋于成熟,特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。其已经不仅仅局限在户外,在其他领域也有所涉及。M            
                
         
            
            
            
            Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            引言: 在雾、霾之类的恶劣天气下,采集的图像质量会由于大气散射而严重降低, 使图像颜色偏灰白色, 对比度降低, 物体特征难以辨认。所以 需要图像去雾技术来增强或修复, 以改善视觉效果。目前图像去雾方法主要可以分为两大类: (1)基于图像处理的增强方法。这种方法通过对雾天图像进行增强, 改善图像质量。其优点是可以利用已有的成熟图像处理算法进行针对性运用, 增强图像的对比度, 突出图像中景物            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MATLAB图像去雾算法一、课题意义雾天时,弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线,使得景物的能见度大幅降低,给人们的生产生活带来了严重的影响。雾天获得的图像受到严重退化,不仅模糊不清,对比度降低,而且彩色图像还会出现严重的颜色偏移与失真,比如沙尘暴天气获得的图像往往出现严重的泛红现象。这大大降低了图像的应用价值,将给户外图像采集和处理系统带来很大的困难,甚至无法正常工作,对生产和生活等各方面造成了极            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像去雾算法图像去雾算法研究综述 ( 魏红伟 ,田 杰 ,肖卓朋 ) 图像去雾算法的综述及分析(王道累, 张天宇)一. 基于图像增强的去雾算法1. 直方图均衡化 (1)直方图均衡化算法(HE):通过对图像的像素值进行非线性的拉伸,重新分配 像素值使之更加均匀,从而使原图像上灰度分布相对集中的部分对比度得到增强,而分布相对稀疏的部分对比度降低,处理后图像的直方图将会呈现出比较平缓的状态,实现直观上的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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