下面给出第3篇文章中代码的详细注释版本。首先是头文件#ifndef FUNCTION_H
#define FUNCTION_H
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/imgproc/types_c.h>
#include<
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2024-09-12 04:12:41
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暗通道去雾算法原理及实现 1. 算法原理。暗通道。
所谓暗通道是一个基本假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。这个其实很容易理解，实际生活中造成这个假设的原因有很多，比如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说色彩鲜艳的物体或表面(比如绿色的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝色绿色的睡眠)，颜色较暗的物体或者表面，这些景物的暗通道总是变现为
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2024-01-24 11:00:52
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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。 &nb
经典暗通道先验模型可以表示为：  
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2023-12-02 13:49:59
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经典去雾算法-何凯明09年提出暗通道先验去雾(Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior) 暗通道去雾公式：I(x) = f(x)*t(x) + (1 – t(x))*A &nbs
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2024-05-17 14:43:49
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在图像处理领域，暗通道先验是一种常用的技术，用于图像去雾、增强等任务。本文将详细探讨如何使用 Python 实现暗通道先验方法，以解决具体问题场景中所遇到的挑战。
### 背景定位
随着图像处理技术的不断进步，越来越多的应用开始依赖于清晰、无雾的图像。暗通道先验是一种有效的方法，用于减轻图像中的雾霾或模糊现象。这个方法主要基于图像的统计特性，尤其是深色区域的像素值。
#### 问题场景
我们
基于暗通道优先的单幅图像去雾算法（Matlab/C++）算法原理： ① 暗通道定义 何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论：在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会（至少一个颜色通道）具有很低的值。换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数（趋于0）
最近刚开始学图像处理方面的知识，对很多专业名词都并不了解，所以记录一下这方面的知识：通常彩色图像都包括三个通道，即RGB三通道，也可以理解而成一张图片又三层同样大小的RGB（光学三原色：红绿蓝）三色堆叠而成，而图片实质上是由一个个像素组成的，对应于RGB三色来说，每一种颜色都是由这三原色组合而成，比如红色为（255，0，0），绿色为（0，255，0），粉红为（255，192，203），也就是说一张
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2023-09-26 20:02:48
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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。 关于何博
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2024-08-09 15:59:08
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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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在中介绍了图像去雾的相关研究方法，发现目前为止在图像去雾方面，何凯明博士基于暗通道先验的算法具有很好的效果，关于该方法的介绍也很多，本篇作下学习笔记和个人理解：Retinex背景知识
（1）图像去雾过程就是根据 I(x) 求解 J(x) 的过程。从上面的公式可以看出，基于物理模型的去雾算法本质是根据已知的有雾图像 I(x) 求出透射率 t(x) 和全局大气光成分
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2024-02-29 13:36:39
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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
一、算法背景 暗通道先验去雾算法是大神何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文。 根据论文的介绍，暗通道去雾算法是基于一个关键的观察：在没有雾霾的室外图像中，大多数局部区域包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中具有非常低的强度(原文：It is based on a key observation - most local patches in haze-
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2023-12-25 10:13:49
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# Python中的暗通道图实现
## 引言
随着数字图像处理技术的迅速发展，许多应用需要图像去雾、恢复以及增强图像质量。其中，暗通道先验（Dark Channel Prior）是一种有效的方法，它通过利用图像的先验知识，特别是阴影区域的特性，来估算图像中的雾霾成分。在这篇文章中，我们将深入探索暗通道图的实现，介绍其原理，并展示如何利用Python进行实际应用。
## 暗通道先验的原理
暗
原创
2024-09-07 03:50:36
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img=cv2.imread("29.jpg")
b,g,r=cv2.split(img) #通道分离,再重新合并操作
img2=cv2.merge([r,g,b])
img3=img[:,:,::-1] #矩阵操作 方法2
# img[::-1]#上下颠倒
# img[:,::-1]#左右颠倒
img4=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #颜色空
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2024-06-21 12:57:39
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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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2024-05-24 22:08:27
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## 暗通道去雾 Python 实现
### 1. 总览
在这篇文章中，我将教给你如何使用 Python 实现暗通道去雾算法。暗通道去雾是一种常用的图像去雾算法，通过识别图像的暗通道来估计场景中的气体浓度，从而实现去除雾霾的效果。
### 2. 算法流程
下面是暗通道去雾算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 |
原创
2023-11-27 06:53:02
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# Python暗通道去雾
在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的问题。当拍摄的图像中存在雾霾或雾气时，图像的质量和细节会受到很大的影响。为了改善这种情况，研究人员提出了许多图像去雾算法。其中，Python暗通道去雾算法是一种常用且有效的方法。
## 什么是暗通道？
在介绍Python暗通道去雾算法之前，我们首先需要了解什么是暗通道。在一幅有雾图像中，原本的亮度和颜色会受到雾霾的影响而变得模
原创
2023-07-21 00:05:29
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注：这一系列的文章是我大四时写的，现在回顾，发现当时的布局和公式实在是太难看了，读者可移步至这里查看舒服的排版github同步博客。经过老师推荐，拜读了何恺明博士的暗通道去雾论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，这是何发表的第一篇论文，令人惊艳的是该论文一举获得了2009年CVPR的Best Paper奖，三个审稿人都给了何最
基于暗通道优先的单幅图像去雾新算法介绍和源代码(matlab/C++) 基于暗通道优先的单幅图像去雾算法（Matlab/C++）算法原理： 参见论文：Single Image Haze Removal Using Dark&nb
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2024-04-24 18:54:35
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