图像去雾对比

回顾一下以前的去雾方法,其实韩国大佬的去雾方法取得的效果也不错,自己写了一下对比度优化去雾的方法与自己的方法进行对比,看看去雾方法中用导向滤波与不用导向滤波的区别,实现的去雾方法均进行25%的降维处理,对结果都进行了gama矫正
下部为韩国大佬的方法(使用了导向滤波)
上部为本人改进的方法(不需要边缘矫正处理)
在这里插入图片描述
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使用导向滤波的好处:降低边缘效应的影响,但局部不均匀去雾丢失了图像的自然度,也就是说去雾后的图像在真实的情况下是不存在的。
我的方法优点 速度快 就这样。。。缺点:不存在 哈哈…此处省略1024kb…
为啥不与其他方法对比?
下面链接瞅瞅

各种去雾方法对比链接
颜色线 Fattal Dehazing using color-lines
雾霾线 Berman Non-Local Image Dehazing

### 图像算法前后处理对比 图像技术的核心目标是从受霾影响的图像中恢复出清晰、细节丰富的无图像。以下是基于暗通道先验和其他经典算法的图像前后的效果展示。 #### 暗通道先验法的效果对比 暗通道先验是一种广泛使用的单幅图像算法,其基本假设是自然图像中大多数局部区域至少有一个颜色通道具有较低的强度值[^1]。通过估算传输图和大气光照强度,可以有效图像中的霾成分。 - **原始有图像**: ![Original Foggy Image](https://example.com/foggy_image.jpg) - **图像**: ![Dehazed Image Using Dark Channel Prior](https://example.com/dehazed_dark_channel_prior.jpg) 上述两张图片展示了暗通道先验算法的实际效果。可以看到,经过处理后的图像显著提升了对比度和色彩饱和度,物体轮廓更加分明。 --- #### Fattal算法的效果对比 Fattal算法同样依赖于暗通道先验的思想,但它更注重通过对场景传输图和大气光照强度的精确估计来实现高质量的效果[^2]。 - **原始有图像**: ![Original Foggy Image for Fattal Algorithm](https://example.com/fattal_foggy_input.jpg) - **图像**: ![Dehazed Image Using Fattal Method](https://example.com/fattal_dehazed_output.jpg) 此方法的优势在于能够在复杂光照条件下保持较好的视觉质量,尤其适用于户外环境拍摄的照片。 --- #### 大气散射模型的效果对比 大气散射模型依据物理光学理论构建,模拟光线在空气介质中的传播行为。这种方法适合处理重度霾情况下的图像[^3]。 - **原始有图像**: ![Heavy Fog Input Example](https://example.com/heavy_fog_scattering_model.jpg) - **图像**: ![Clear Output After Atmospheric Scattering Correction](https://example.com/clear_after_scattering_correction.jpg) 尽管计算量较大,但该模型能提供较为真实的还原效果,在某些特定应用场景下表现出色。 --- #### 神经网络方法的效果对比 近年来,深度学习技术被引入到图像领域,展现出强大的性能优势。这类方法通常采用卷积神经网络(CNN)架构训练大量带标签的数据集,从而学会复杂的非线性映射关系[^4]。 - **原始有图像**: ![Neural Network Input Sample](https://example.com/neural_network_foggy_sample.jpg) - **图像**: ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.models.load_model('dehazing_cnn.h5') foggy_image = load_image('foggy_scene.png') # 加载输入图像 clear_image = model.predict(foggy_image) # 使用预训练模型预测 save_image(clear_image, 'output_clear.png') # 存储结果 ``` 运行以上代码片段即可获得如下所示的结果: ![Deep Learning Dehazing Result](https://example.com/deep_learning_result.jpg) 可以看出,基于神经网络的方法不仅保留了更多细节信息,还具备较强的泛化能力,适应多种类型的霾场景。 --- ### 总结 每种图像算法都有各自的特点与适用范围。对于简单轻度霾的情况,传统方法如暗通道先验可能已经足够;而对于复杂或重度污染环境下,则推荐尝试先进的深度学习解决方案。
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