什么软件能给图片去雾

文章介绍了三款用于图片去雾的软件:Styler,提供基础编辑和特效处理功能;百度AI开放平台,包含图像去雾等高级AI技术;LuminarNeo,利用HDR技术和AI增强图片细节。这些工具能帮助改善阴雨天拍摄的照片质量。
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图片编辑
Qwen

Qwen-Image-Edit-2509 是阿里巴巴通义千问团队于2025年9月发布的最新图像编辑AI模型,主要支持多图编辑,包括“人物+人物”、“人物+商品”等组合玩法

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在天气不好的时候外出旅游除了影响你的心情以外,还可能影响你的图片质量。阴天或者雨雾天拍照,往往拍出来的效果都会是雾蒙蒙的,想必不经过P图,你是不会直接秀到朋友圈的吧?P图就离不开要给图片去雾,你知道图片去雾软件有哪些吗?今天我就带大家看看我知道的好用的图片去雾软件。

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软件一:Styler

这是一款优秀的图片美化软件,它不仅可以进行基础的图片编辑操作,如给图片去雾、为图片降噪、给黑白照片上色、将照片无损放大、修复模糊照片;它还可以给图片进行特效加持处理,让你的图片变得与众不同、更加闪亮,如时光机能让你变老或变年轻、古装模板能让你尝试不同时代的潮流、性别变化能让你体验异性的出色瞬间。

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软件二:百度AI开放平台

百度AI开放平台是有百度公司创建的AI服务平台,它里面包括很多种AI技术,用来解决人们生活中的问题。例如它的图像去雾技术就是为了让阴雨天的监控摄像头能拍摄出更高清的画面,方便记录每一天的重要时刻。除此之外,它还有语音技术、文字识别、人脸检测、图像识别、视频技术、AR与VR等等技术,这些都是比较高科技的应用,体现在我们生活的各个地方。

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软件三:Luminar Neo

这款软件结合了HDR技术,能增强图片的质感和细节。它的对比度能调整高光、中间调和阴影,让你的独特视觉栩栩如生。运用结构人工智能可以获得令人惊叹的深度和细节,无噪音和无光晕。它的去雾功能可以减少大气雾度以获得高清质量的图像,让你在照片中感受一天的黄金时刻,针对自然景观的照片,它能增强绿色植物的对比度,使树叶和草多汁生动。

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以上就是我知道的好用的图片去雾软件,现在你知道图片去雾软件有哪些了吧。

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Qwen-Image-Edit-2509 是阿里巴巴通义千问团队于2025年9月发布的最新图像编辑AI模型,主要支持多图编辑,包括“人物+人物”、“人物+商品”等组合玩法

### 图像算法 图像算法主要分为三大类:**基于物理模型的方法**、**基于图像增强的方法**以及**基于深度学习的方法**。 #### 基于物理模型的算法 物理模型方法依赖于大气散射模型,该模型描述了气对光的散射效应。最著名的算法之一是 **暗通道先验 (Dark Channel Prior, DCP)**,其核心假设是:在无条件下,大多数像素在至少一个颜色通道上的值较低。通过这一先验知识,可以估计大气光值和介质传输率,从而恢复清晰图像 [^2]。 另一个经典方法是 **大气散射模型 (Atmospheric Scattering Model)**,它通过物理公式建模气对光的影响,结合先验知识估计传输率并进行图像复原 [^2]。 #### 基于图像增强的方法 图像增强方法不依赖物理模型,而是通过调整图像的对比度、亮度和颜色分布来改善视觉效果。典型方法包括: - **直方图均衡化 (HE)**:增强图像对比度,但可能引入噪声。 - **自适应直方图均衡化 (CLAHE)**:在局部区域进行直方图均衡,避免全局均衡化带来的过度增强。 - **Retinex理论**:模拟人类视觉系统对光照变化的适应性,提升图像细节。 #### 基于深度学习的方法 随着深度学习的发展,许多基于卷积神经网络(CNN)的模型被提出。这些方法可以直接学习从图到清晰图的映射函数。常见模型包括: - **DehazeNet**:一种多层卷积网络,用于估计传输率。 - **AOD-Net (All-in-One Dehazing Network)**:端到端的网络,联合估计大气光和传输率。 - **DenseNet** 和 **ResNet** 的变体也被广泛应用于任务中,通过残差连接或密集连接提升模型表现力。 ### 图像增强技术 图像增强技术广泛用于后处理,以进一步提升视觉质量。常用技术包括: - **伽马校正**:调整图像亮度,适用于增强整体视觉效果。 - **对比度受限的自适应直方图均衡化 (CLAHE)**:在局部区域增强对比度,避免噪声放大。 - **多尺度Retinex (MSR)**:结合多个尺度的光照估计,提升图像细节和色彩一致性。 以下是一个使用OpenCV进行CLAHE增强的示例代码: ```python import cv2 import numpy as asarray # 读取图像 image = cv2.imread('hazy_image.jpg') # 转换为YUV颜色空间,仅对亮度通道进行增强 yuv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YUV) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) yuv[:,:,0] = clahe.apply(yuv[:,:,0]) # 转换回BGR颜色空间 enhanced = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR) # 保存结果 cv2.imwrite('enhanced_image.jpg', enhanced) ``` ### 工具 目前市面上有多种图像工具,既包括开源库也包括商业软件: #### 开源工具 - **OpenCV**:提供了CLAHE、直方图均衡化等图像增强函数。 - **PyNet**:一个基于Python的图像库,支持多种深度学习模型。 - **DehazeNet实现**:可在GitHub上找到基于DehazeNet的开源实现,适用于学术研究和开发。 #### 商业软件 - **Adobe Photoshop**:提供强大的图像增强功能,支持手动和自动调整。 - **Topaz DeNoise AI**:集成AI算法,可用于图像与降噪。 - **Capture One**:专业级图像编辑软件,具备滑块调整功能。 ###
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