# 图像加雾处理 Python 实现
在计算机视觉和图像处理领域，图像加雾处理是一个重要的研究方向。它不仅能帮助我们理解图像在各种天气条件下的表现，还能在自动驾驶、深度学习等领域中提供良好的训练数据。本文将深入探讨如何使用 Python 实现图像加雾处理，包含代码示例及其应用场景。
## 什么是图像加雾处理？
图像加雾处理主要是向清晰的图像中添加雾效，使得该图像看起来模糊，因此我们需要在现有
很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法。的确，二者的理论、计算方法都完全迥异，本人直接从二者的公式入手来简单说明一下，有些部分全凭臆想，不对之处大家一起讨论。 首先，为描述方便，后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像。 Retinex的公式就是：J=I/L &
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2024-05-21 08:00:34
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图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于频域的算法和基于空域的算法两大类。基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法，把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法，可去掉图中的噪声;采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。&
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2024-04-28 13:00:23
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matlab 图像去雾基于非物理模型的去雾方法：不考虑雾导致图像退化的原因，只通过实现对比度增强方法达到去雾目的；例如,子块部分重叠的局部直方图均衡化方法、对比度受限自适应直方图均衡化方法、Retinex增强方法等。基于物理模型的去雾方法：考虑雾导致图像退化的成因,进行数学建模,补偿退化过程造成的失真,恢复无雾图像。该类方法获得的无雾图像,视觉效果自然，一般无信息损失。去雾方法局部直方图均衡化cl
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2024-01-24 23:03:37
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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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## Python图像去雾
雾是大气中的悬浮微粒造成的光散射现象，会导致图像变得模糊不清。图像去雾是一种通过处理图像，去除图像中的雾气，使图像变得更加清晰的技术。在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾被广泛应用于增强图像质量、改善图像视觉效果等方面。
本文将介绍如何使用Python进行图像去雾，并提供相关代码示例。我们将使用OpenCV和Numpy这两个常用的Python库。
### 理解图像
原创
2023-07-29 14:42:06
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引导背景简单步骤代码实现其他PIL 库读取图片无法从其他 py 文件里导入为什么`CenterCrop()`，而不是`Resize()`?batch_size 大小怎么确定？ 背景在研究使用深度学习的方法进诸如图像去噪、图像去雾、图像去马赛克等需求的时候，经常是受污染图片和干净图片互相对应，此时就需要制作这种成对应关系的数据集。本文使用的读取图片的方法是 PIL 库里的 Image.open()
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2024-02-02 12:09:39
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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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2023-08-18 19:48:59
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文章目录一 、生成器与yield二、 yield表达式应用三、 三元表达式、列表生成式、生成器表达式3.1 三元表达式3.2 列表生成式3.3 字典生成式3.4 集合生成式3.5 生成器表达式3.6 总结 一 、生成器与yield如之前所述，我们得到一个迭代器通常都是调用可迭代对象的__iter__方法 ，例如 list.iter() 得到一个迭代器，但是当list很大时候，就违背了python
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2024-04-18 15:05:30
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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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# Python制作带雾图像教程
## 简介
在这篇教程中，我将向您展示如何使用Python制作带雾图像。制作带雾图像可以用于图像增强、虚化效果等多种应用场景。我们将使用Python的图像处理库PIL（Pillow）来完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个制作带雾图像的流程。下面的表格展示了每个步骤以及需要执行的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2023-07-22 04:23:56
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## 图像去雾的流程
图像去雾是一种常见的图像处理任务，通过一系列算法对含有雾霾的图像进行处理，以还原图像的清晰度和真实性。下面是图像去雾的整体流程，包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入图像和相关库 |
| 2 | 预处理：计算图像中的暗通道先验 |
| 3 | 估计大气光值 |
| 4 | 估计传输图像 |
| 5 | 恢复原始图像 |
| 6 | 后
原创
2023-09-27 16:47:30
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效果图这次先上效果图*4散射概念光线击中空气中的微小颗粒后的偏折导致了光线的散射。我们看到的阳光应该是由视线上的散射在视线方向上的集合。如果由地面的反射，还要加上经过散射计算的地面反射。Rayleigh散射由较小的空气分子引起的散射，对不同波长的光有不同的散射程度，蓝色最强。也就是天空为啥是蓝色的原因。Mie散射由较大的漂浮颗粒（气溶胶……PM2.5????)导致的散射相位方程相位方程描述有多少光
# 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
2024-09-14 05:53:55
314阅读
我的朋友是一位热爱摄影的人，她喜欢在各种不同的天气条件下拍摄美丽的风景和人物照片。然而，在雾天或者霾天拍摄时，由于图像受到雾气或霾的影响，照片中的细节会变得模糊不清，对比度也会降低，这让她非常头疼。于是，我向她推荐了几款能够进行去雾操作的软件，以此来对照片进行去雾处理，提高图像的清晰度和对比度，并获取更加清晰明亮的照片效果。那么大家想不想知道如何给图片去雾呢？现知道的话就一
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2024-08-04 18:01:15
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本文为基于何恺明博士的Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior和Guided Image Filtering两篇论文的去雾算法python代码实现。1 一些基本的定义1.1 雾图成像模型 I(x)为原图，J(x)为无雾图像，A是大气光成分，为一常数。t(x)为透光率。 其含义就是图像I(x)为事物反射的光经过雾气衰减后加上雾气反射的大气光
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2023-10-05 15:04:19
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图像去雾：对浓雾天气下拍摄，导致细节无法辨认的图像进行去雾处理，还原更清晰真实的图像调用攻略（Python3）首先认证授权：在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top获取Access Token向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POS
模糊操作是图像处理中最简单和常用的操作之一，该使用的操作之一原因就为了给图像预处理时减低噪声，基于数学的卷积操作均值模糊，函数 cv2.blur(image,(5,5))，这是一个平滑图片的函数，它将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值。像该函数对领域点的灰度值进行权重相加最后设置灰度值，这样的操作又叫卷积，这样的滤波器叫线性滤波器。中值模糊，函数cv2.medianBl
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2023-05-26 16:50:36
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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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2024-01-05 21:54:18
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