图像模糊处理的实现包括有：均值模糊，高斯模糊，运动模糊 实质为使用滤波器算子对图像每个像素点进行卷积处理，改变像素值，实现图像的模糊化。一.均值模糊核心为使用均值滤波器。# 图像模糊处理
# 均值模糊 box blur
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == "__main__":
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2023-06-28 14:57:14
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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
大家有遇到过这样的情况吗？在户外拍的一些照片灰蒙蒙的，好像表面笼罩了一层雾一样。这样的照片无论我们怎么处理，修复效果都不如意。其实不用慌！我们可以借助第三方软件来给照片去雾，提高照片的饱和度、清晰度。那你知道图片去雾软件有哪些吗？爱拍照的小伙伴快来学习！推荐一：图片转换器软件介绍：提到图片编辑，我第一个想到的就是迅捷图片转换器，它是一款功能相当丰富的图片处理软件，支持批量转换上百种通用格式，还可以
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2024-02-19 17:17:17
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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），
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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原创
2021-10-13 11:41:17
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C#原型：void __stdcall HazeRemovalBasedonContrastEnhancement(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, float SubSample)...
原创
2021-08-23 15:46:39
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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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# 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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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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2024-06-22 10:17:09
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1. 研究分类：图像增强和图像复原----图像增强：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
----方法：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。
----图像复原：基于大气退化模型，进行响应的去雾处理
----方法：暗通道去雾算法
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2024-04-09 10:34:35
400阅读
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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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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背景介绍在计算机视觉和计算机图形学中，广泛用于描述有雾图像形成的模型是其中， ?(?)是指是指的观测到的亮度，即从拍到图片中获取到的亮度，这个是已知值。J(?)是scene radiance，我是理解成为去雾、恢复之后的图像，是我们的目标。 t(?)是描述未散射并到达相机的那部分光的透射率。 A 是atmospheric light全球大气光成分。去雾的目的就是根据已有的图片，按照上式计
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2024-09-03 12:26:09
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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
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
# 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
## 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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