Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior翻译

最新推荐文章于 2024-03-05 20:11:26 发布
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分类专栏： 图像去雾 文章标签： 图像去雾
本文作者回顾了之前研究过的去雾算法，并分享了一篇相关论文的手动翻译内容。由于原始资料使用LaTex排版，故以图片形式展示。文中提到希望通过此方式促进同行之间的交流。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这段时间在回顾以前做的去雾，顺便就把这篇文章翻译了一下，看看有没有同行交流。由于是用LaTex排版的，所以只能转为图片传上来了。另外，英语水平有限，大部分都是靠词典，所以只能勉强着看了。



     转载自：http://blog.youkuaiyun.com/lee_cv/article/details/17280479
何凯明：Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
mytzs123的博客
12-26 3929
参考：在本文中，我们提出了一种简单但有效的图像先验-暗通道先验，用它可以从单个输入图像中去除雾。暗通道先验从无雾室外图像进行的统计所得。这是基于一个关键的观察：没有雾的室外图像中，大多数局部块包含一些像素，它们至少有一个颜色通道值非常低。使用此先验和雾成像模型，我们可以直接估计雾的厚度，并恢复成高质量的无雾的图像。对各种室外雾霾图像的结果证明了，我们提出的这个先验的威力。此外，去雾的同时还可以获得高质量深度图。
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 图像去雾 原文及翻译 何凯明
10-01
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 图像去雾 原文及翻译 何凯明
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 翻译
12-16
何恺明博士的经典论文，极简单的方式对图像去雾做了重大提升。 本文为原论文的翻译。
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior（基于暗原色先验原理的单一图像去雾技术），附源代码与PPT
03-08
何凯明先生09年CVPR会议最佳论文，Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior，中英文都有，并且有何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术，并且有何凯明公开的源码guided-filter-code。
暗通道先验——Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
cherry1307的博客
10-13 2153
大气散射模型 暗通道先验 大气光值A的估计 图像复原 from PIL import Image import cv2; import math; import numpy as np; import os def DarkChannel(im,sz): b,g,r = cv2.split(im)#通道拆分 dc = cv2.min(cv2.min(r,g),b);#取...
Single Image Haze RemovalUsing Dark Channel Prior
change_lkl的博客
04-25 2428
摘要 本文提出了一种简单而有效的图像先验方法——暗通道先验，用于去除单幅输入图像中的雾霾。暗通道先验是室外无雾图像的一种统计。它基于一个关键的观察结果——户外无雾图像中的大多数局部块包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。将该先验与薄雾成像模型一起使用，我们可以直接估计薄雾的厚度并恢复高质量的无薄雾图像。在各种模糊图像上的结果证明了所提出的先验的能力。此外，还可以获得高质量的深度图作为除雾的副产品。 一引言 本文提出了一种新的先验——暗通道先验，用于单幅图像去雾。暗通道先验是基于室外无
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
07-01
Abstract—In this paper, we propose a simple but effective image prior—dark channel prior to remove haze from a single input image. The dark channel prior is a kind of statistics of outdoor haze-free images. It is based on a key observation—most local patches in outdoor haze-free images contain some pixels whose intensity is very low in at least one color channel. Using this prior with the haze imaging model, we can directly estimate the thickness of the haze and recover a high-quality haze-free image. Results on a variety of hazy images demonstrate the power of the proposed prior. Moreover, a high-quality depth map can also be obtained as a byproduct of haze removal. Index Terms—Dehaze, defog, image restoration, depth estimation.
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior使用暗通道先验去除单个图像的雾霾
最新发布
qq_43267011的博客
03-05 1073
室外场景图像通常收到大气中浑浊介质（颗粒和水滴）的影响。雾、霾和烟就是由于大气的吸收和散射而产生的这种现象。摄像机从场景点接收到的辐照度沿视线衰减。入射光与空气光混合，空气光是被大气粒子反射到视线中的环境光，退化的图像失去对比度和色彩保真度。由于散射的数量取决于场景点到相机的距离，因此退化是空间变化的。本文发现，在大多数不覆盖天空的局部区域中，一些像素（或暗像素）通常在至少一个颜色（RGB）通道中具有非常低的强度。在模糊图像中，该通道中这些暗像素的强度主要是由空气光贡献的。
SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior
03-18
暗通道去雾算法，获过奖的论文，目前去雾算法中的顶级
去雾算法学习-Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior笔记
krystalcui
01-14 3921
1.目标 雾天会导致图像有一定程度失真，我们的目的就是进行去雾，回复图像。 2.背景 在计算机视觉和计算机图形学中,下面的模型广泛用于描述模糊图像的形成： I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))               （1） 其中I是观察到的强度,J是现场的光辉,A是全球大气光,t是媒介传输描述的一部分光线分散和到达相机。 去雾算法的目标是删除恢复J，从I和tN-pi
暗原色先验单一输入图像去雾
shirelyme的专栏
01-05 5802
何恺明，孙剑，汤晓鸥 香港中文大学 微软亚洲研究院 摘要：在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗原色先验（dark channel prior）来为单一输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验建立的去雾模型，我们可直接估算
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(暗通道先验)
AI小花猫的博客
11-06 2245
基于暗通道先验的去雾算法原理以及实现
[论文评析]Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
MasterQKK
09-14 824
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior, 暗通道， Dark channel prior, 去雾算法，图像增强
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