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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本发明涉及视频处理技术领域，尤其是一种快速视频去雾方法。背景技术：雾霾条件下拍摄的视频，受到大气环境的影响，会产生退化和失真，这些视频无法反应真实场景的信息。视频去雾是通过一定技术处理，去除雾霾的干扰，恢复视频的细节信息，得到具有良好视觉效果的视频。理论上，视频去雾算法以图像算法为基础，将视频的每帧图像单独作去雾处理，再将处理后的图像按顺序排列重新构成视频，即可完成视频去雾，然而图像去雾算法计算复
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2024-07-09 14:19:35
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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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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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## 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
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
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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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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分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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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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# 教你实现Python单尺度去雾
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取图像) --> B(去雾处理)
B --> C(保存结果)
```
## 2. 任务步骤
### 2.1 读取图像
首先，我们需要读取一张需要去雾的图像。
```python
# 读取图像
import cv2
img = cv2.imread('input
原创
2024-04-14 06:37:25
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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
# 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
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