PURPLE HAZE

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PURPLE HAZE ALL IN MY BRAIN
LATELY THINGS JUST DON'T SEEM THE SAME
ACTIN' FUNNY BUT I DON'T KNOW WHY
'SCUSE ME WHILE I KISS THE SKY

PURPLE HAZE ALL AROUND
DON'T KNOW IF I'M COMIN' UP OR DOWN
AM I HAPPY OR IN MISERY?
WHATEVER IT IS, THAT GIRL PUT A SPELL ON ME

HELP ME HELP ME
OH NO NO...NO

YEAH
PURPLE HAZE ALL IN MY EYES
DONT KNOW IF ITS DAY OR NIGHT
YOU GOT ME BLOWIN, BLOWIN MY MIND
IS IT TOMOROW OR JUST THE END OF TIME?

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### haze 工具在 IT 领域中的含义 在信息技术领域中,“Haze Tool”通常指代用于图像处理或计算机视觉的一种技术或方法。具体来说,它主要涉及去除图像中的雾霾效果(即去雾算法),从而提高图像的质量和清晰度。这种工具广泛应用于自动驾驶、无人机导航以及监控系统等领域。 #### 图像去雾的基本原理 图像去雾的核心目标是从受雾霾影响的图片中恢复原始场景的颜色和对比度[^1]。一种常见的模型基于大气散射理论,该理论假设成像过程可以分解为两个部分:直接从物体到达相机的部分光线强度与通过空气介质传播而衰减的部分光线强度之和。这一过程可以用以下公式表示: ```python I(x) = J(x)t(x) + A(1-t(x)) ``` 其中: - \( I(x) \) 表示观察到的有雾图像; - \( J(x) \) 是无雾的真实场景辐射; - \( t(x) \) 称为传输图,描述了光经过空气中颗粒物后的透射率; - \( A \) 则代表全局大气光照值。 #### 去雾算法的应用实例 为了实现高效的图像去雾功能,研究人员提出了多种不同的技术和框架。例如,在某些情况下会采用直方图调整的方法来增强局部对比度[^3];而在其他场合下,则可能运用深度学习网络训练特定的数据集以自动估计所需参数并完成整个流程自动化操作。 此外值得注意的是,虽然传统物理建模方式能够提供较为精确的结果,但计算成本较高且对于复杂环境适应能力有限。因此近年来也有不少工作尝试结合先验知识或者利用机器学习手段简化求解步骤同时保持良好性能表现。 ### 实现代码片段展示 下面给出一段简单的 Python 伪代码用来演示如何初步构建一个基本版的暗通道优先级去雾程序: ```python import cv2 import numpy as np def dehaze(image, w=15, t0=0.1, a_max=220): dark_channel = get_dark_channel(image, w=w) transmission_map = estimate_transmission(dark_channel, image, w=w) atmospheric_light = determine_atmospheric_light(image, dark_channel) # Clamp the light value to avoid overexposure. atmospheric_light = min(atmospheric_light, a_max) restored_image = ((image - atmospheric_light) / (transmission_map + t0)) + atmospheric_light return restored_image.astype(np.uint8) # Helper functions omitted here for brevity... ``` 此脚本仅作为概念验证用途,并未考虑边界条件优化等问题实际部署前还需进一步完善测试。
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