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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2023-10-23 12:49:25
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# Python去雾实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现python去雾的流程，可以用下面的表格展示：
```mermaid
journey
title Python去雾实现步骤
section 准备工作
开发者准备数据集
小白获取数据集
section 去雾处理
小白运行代码对图片去雾
```
原创
2024-05-06 06:55:53
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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
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2024-08-25 16:40:19
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# 利用Python进行图像去雾处理
图像去雾是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，特别是在自然场景的分析和增强中。雾霾天气常常会影响图像的质量，导致图像模糊、对比度下降、颜色偏差等问题。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现简单的图像去雾算法，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像去雾？
在大气中，雾霾的主要成分是水滴和微小的悬浮颗粒。它们会折射和散射光线，从而导致图像的视
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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摘要：本文在hikey970嵌入式设备上运行图像去雨深度神经网络算法，验证hikey970运行神经网络模型的性能与效果。一、图像去雨简介 图像去雨处理指的是对于一张雨中的图片，去除画面中的雨滴，得到还原后的图片，与图片去雾、超分辨率等同属CV领域中图像处理的范畴。去雨作为一种偏向low level的图像处理，本质上是分离图片中的内容与叠加的雨滴模式，并加以去除。这一问题以往多采用字典学习、
本周复习了滤波,对图像处理的去雾作了进一步研究去雾暗原色先验快速去雾大气散射模型大气散射模型描述了雾化图像的退化过程： I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x));I是观测图像的强度，J是景物光线的强度，A是无穷远处的大气光，t称为透射率。去雾的目标就是从I中复原J。方程中的第一项J(x)t(x)叫做直接衰减项，A(1−t(x))是大气光成分。暗原色先验暗原色先验是HEKai-ming等人发现
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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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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待去雾的图像J(x)——无雾图像A——全球大气光成分t——折射率（大气传递系数）暗通道先验在无雾图像中，每一个局部区域都很有可能会有阴影，或者是纯颜色的东西，又或者是黑色的东西。因此，每一个局部区域都很有可能有至少一个颜色通...
原创
2023-04-12 09:28:26
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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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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
# Python锐化与去雾图像处理
在数字图像处理中，锐化与去雾是两种常用的技术。它们不仅增强了图像的视觉效果，还能够改善图像分析的精度。本文将探讨如何使用Python进行图像锐化和去雾，并提供代码示例，帮助读者理解这些技术。
## 理论背景
### 锐化
锐化是提高图像细节的一种方法，常用于增强图像边缘。通过对图像进行锐化处理，可以使细节更加清晰明了，适合用于识别和分析。
### 去雾
MATLAB图像去雾霭算法及其实现摘要 雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像
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。
原创
精选
2022-12-29 10:14:20
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基于matlab暗通道之图像去雾上述伪代码中，I表示导向图像（guided image）,p为输入图像（input image）,q为输出图像（output image），表示均值滤波，r为窗口半径。 代码：function R = anyuanse(m_img)
% 原始图像
I=double(m_img)/255;
% 获取图像大小
[h,w,c]=size(I);
win_siz
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2023-07-05 13:31:43
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论文下载地址：点击进入 去雾效果：首先作者是统计了五千多副图像的特征，验证了暗通道先验理论的普遍性。暗通道先验：在绝大多数的非天空图像区域中，一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。 暗通道的数学定义如下： 式中Jc表示彩色图像的每个通道 ，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口。 公式含义：对图像做最小值滤波，然后求出每个像素在RGB通道分量中的最小值，存入到一副和原始图像大小相同的的
图片去雾技术是一种旨在从受雾影响的图像中提取出清晰图像的图像处理技术。在许多应用中，例如：无人驾驶、航空摄影和监控等领域，对于获取清晰的图像非常重要。然而，由于大气中的灰尘、烟雾、水汽等因素，图像可能会出现模糊、失真、降低对比度等问题，从而降低了图像的质量和可用性。为了解决这些问题，我们可以利用一些带有图片去雾功能的软件来进行处理，以获得更加清晰的图像。那么下面我就将要来告诉你图片如何去雾，一起来
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2024-03-11 07:55:18
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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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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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2023-11-14 19:21:07
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