Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）
文章目录**Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）**前言一、算法的具体步骤二、python代码实现二、仿真（随便将两幅图片融合的） 前言本文提出了一种快速有效的图像融合方法，通过对多幅图像进行融合，生成高信息量的融合图像。该方法将图像分
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2023-08-20 17:40:19
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一：基本概念滤波是数字图像处理中的一个基本操作，在信号处理领域可以说无处不在。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，通常是数字图像处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续运算和分析的效果。简单来说，图像滤波的根本目的是在图像中提取出人类感兴趣的特征。 当我们观察一幅图像时，有两种处理方法： 1. 观察不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布情况
x
4 \ V% b( V5 U
同态滤波：1 s$ t( _. v! {1 z! K
利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。
( x/ V) ?. H2 N9 [+ E$ p1 e/ ]" C/ b& K. M# D: }1 N. ~" L/ B
同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善
# 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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原创
2023-07-04 09:57:28
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引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。自适应权重原理引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：其
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2023-12-20 23:48:59
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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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导向滤波之图像融合（C++版） Image Fusion with Guided Filtering本次代码效果图。关于这篇IEEE上高被引的论文的算法还原工作如下： 首先关于这篇论文的思路分析，就是通过各种滤波之间的组合，筛选出两张图中各自细节丰富的那一部分，从而经行不同权值的融合，实现双重曝光的融合。如下图所示分为ABC三个步骤。 下面按照步骤经行详细操作： 首先A步： 一、对原图I1和I2进
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2023-10-22 21:31:09
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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
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原创
2023-11-22 10:38:57
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双边滤波双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边
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2023-11-25 20:02:00
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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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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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