摘要:详细介绍图像去雾算法,经过图像增强后的图像也能应用于目标检测、图像分类或物联网检测等领域,并且效果更好。 
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            
                
         
            
            
            
            基于图像增强的去雾算法。基于图像增强的去雾算法出发点是尽量去除图像噪声,提高图像对比度,从而恢复出无雾清晰图像。代表性方法有:直方图均衡化(HLE)、自适应直方图均衡化(AHE)、限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) 、Retinex算法、小波变换、同态滤波等等。基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型,进行响应的去雾处理。代表性算法有:来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CV            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-02 10:11:21
                            
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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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            摘要:本章主要讲解图像直方图相关知识点,包括掩膜直方图和HS直方图,并通过直方图判断黑夜与白天,通过案例分享直方图的实际应用。 
华为云社区《[Python从零到壹] 五十二.图像增强及运算篇之图像掩膜直方图和HS直方图》,作者: eastmount。一.图像掩膜直方图如果要统计图像的某一部分直方图,就需要使用掩码(蒙板)来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色,其余部分设置为黑色,然后使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2022-2023年一些图像去雾方法的简单调研1. Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition 基于密度和深度分解的自增强未配对图像去雾在合成的去雾数据集上训练的图像去雾方法存在过拟合问题,现有一些方法使用非成对数据进行训练以提高模型泛化能力。不过大多数方法都是简单的使用去雾和加雾循环,忽视了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            毋庸置疑的是,在汽车智能技术、汽车新能源技术、汽车电子这个群雄逐鹿的赛道。智能驾驶技术的要求也在不断的提升。 智能车辆教学平台、智能网联教学平台、汽车电子教学设备、在环仿真系统,目前主流的系统有很多,常用的基础部分和算法开发,智能驾驶模块,入门较好的还是matlab平台。 MATLAB/Simulink中比较关键的两部分是:m语言的语法和搭载的各种工具箱。覆盖各个领域的强大工具箱是MATLAB软件            
                
         
            
            
            
            图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强一、实验目的(1)掌握基本的空域图像增强方法,观察图像增强的效果,加深理解;(2)了解空域平滑模板的特性及其对不同噪声的影响;(3)了解空域锐化模板的特性及其对边缘的影响。二、实验内容(1)直方图处理:直方图均衡(2)空域平滑:均值滤波、中值滤波;实验要求(1)用matlab语言进行仿真实验;(2)递交实验            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             常用图像增强算法介绍   1、对数图像增强算法       对数图像增强是图像增强的一种常见方法,其公式为: S = c log(r+1),其中c是常数(以下算法c=255/(log(256)),这样可以实现整个画面的亮度增大。   
         1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            模糊集合原理Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods书中的例子,看以下两个图。       当一个人的年龄超过20岁,那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说,未免有些太过“残忍”,毕竟,20多岁的人还是“比较”年轻的。这里就出现了一个模糊的定义,“比较”年轻,这个集合既不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
         
            
            
            
            1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识将遗传算法应用于雾天图像的区域分割,晰化处理·最后对获取的图像进行信息融合 关.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            深入浅出Python中三个图像增强库的使用目录介绍ImgaugAlbumentationsSOLT结论介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中,一个常见的问题是,模型不能正确地对图像进行分类,只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而,在现实中,收集这些不同的数据可能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合。有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            详细介绍图像去雾算法,经过图像增强后的图像也能应用于目标检测、图像分类或物联网检测等领域,并且效果更好。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1 Bridging the gap between low level vision and high level tasks——任文琦1.1 图像去雾即从低可见度的图像中恢复出图像的色彩信息、对比度信息等。传统的方法往往是基于物理模型I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)),其中I(x)是有雾的图像(Hazy image),J(x)是原图像对应的场景(scene),            
                
         
            
            
            
            为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。灰度直方图###灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息,通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-20 15:28:08
                            
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            目的在深度学习中,我们需要大量的数据,但是通常直接在现实中获取数据的难度很高,成本也非常高,时间耗费也一样让人难以承受。所以大家就想,能不能把现有的数据进行人工处理一下,产生人造新数据,达到增加训练数据的目的呢?这就是我们所谓的数据增强!而本文会通过最简单的方法,告诉大家如何用 3 个常用模块,来实现图像领域的数据增强!所需 Python 模块这里我们用到的是:numpy,这个就不解释了!matp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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