机器视觉学习笔记(3)--如何去雾

最新推荐文章于 2025-03-06 14:07:05 发布
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本文介绍了如何利用何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中的理论进行图像去雾。通过雾模型公式、暗通道先验和透射率计算，结合导向滤波求解精细透射图，实现去雾效果。尽管这种方法在大多数情况下能取得良好结果，但对透射率的粗略估计可能导致部分区域恢复不佳。

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在去雾领域，基本以何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章为基础进行再研究，本文也基于该文进行讲述如何去雾。

在计算机视觉和计算机图像学中，雾模型用以下公式表示：

I(x)是有雾的图像，J(x)是无雾图像，A是大气光成分

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基于Retinex的图像去雾算法——计算机视觉
QvisCs的博客
09-13 997
然而，该算法在处理高密度浓雾或极低对比度图像时可能存在一定的局限性，因此在实际应用中，需要根据不同情况选择合适的算法或调整参数，以达到最佳的去雾效果。Retinex算法的核心思想是将图像分解为反射分量和照明分量两个部分，其中反射分量代表了图像的细节信息，照明分量则代表了图像的亮度和对比度。估计全局照明分量：利用Retinex算法中的全局照明估计方法，对预处理后的图像进行处理，得到估计的全局照明分量。雾化图像预处理：首先，对输入的雾化图像进行预处理，包括调整图像的亮度和对比度，以及去除可能存在的噪声。
机器学习实践系列之13 - OpenCV之图像去雾
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
03-02 2388
图像去雾 是图像质量保证的一个重要方面，这里要讲到的是这个领域的一个里程碑式的贡献：        来自 何凯铭 的基于 暗原色先验（dark channel prior）的单一输入图像去雾方法，这是一种简单但是有效的图像先验规律，不需要借助帧间关系。        论文参考：Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
计算机视觉算法中图像去雾（Image Dehazing）
牛肉胡辣汤
09-15 3165
图像去雾是一种通过算法去除图像中的雾霾，恢复图像的清晰度和真实性的技术。其原理包括单帧去雾和多帧去雾，常见的方法包括暗通道先验法、颜色一致性法和基于物理模型的方法。图像去雾技术在视频监控、自动驾驶、摄影和娱乐等领域有重要的应用意义。通过研究图像去雾方法和技术，可以提高图像处理和计算机视觉领域的研究水平和应用能力。
图像去雾原理【总结】
研究视觉，研究美
12-26 5376
图像去雾原理说明
快速去雾算法
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关于暗通道去雾算法的改进，利用图像处理算法达到了很好的去雾效果。
计算机视觉-----图像分割综述
Avery123123的博客
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计算机视觉-----图像分割综述计算机视觉-----图像分割综述传统分割方法1.基于阈值的分割方法2.基于区域的图像分割方法3.基于边缘检测的分割方法结合特定工具的图像分割算法基于小波分析和小波变换的图像分割方法基于遗传算法的图像分割基于主动轮廓模型的分割方法基于深度学习的分割1.基于特征编码（feature encoder based）VGGNetResNet2.基于区域选择（regional proposal based）R-CNNFast R-CNNFaster R-CNNMask R-CNNMask
计算机视觉项目-单目测距 双目测距 3D目标检测 语义分割 姿态识别及姿态估计_基于深度学习 单目图像测距
2401_84003554的博客
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金三银四到了，送上一个小福利！任务的效果。金三银四到了，送上一个小福利！[外链图片转存中…(img-S19fhNWy-1714798163671)][外链图片转存中…(img-NRTwmVPn-1714798163672)][外链图片转存中…(img-KlZh5GIt-1714798163672)]本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录。
计算机视觉项目-单目测距 双目测距 3D目标检测 语义分割 姿态识别及姿态估计_基于深度学习 单目图像测距(1)
2401_84003554的博客
05-04 1300
环境搭建：- 安装YOLOv5所需的开发环境，包括Python、PyTorch等依赖库。- 下载并配置YOLOv5模型，准备用于目标检测任务。相机标定：- 对双目相机进行标定以获取相机的内外参数，包括焦距、主点坐标、镜头畸变系数等。- 使用OpenCV的函数进行标定过程，生成相机矩阵和畸变系数。图像校正：- 利用获得的相机参数对原始图像进行畸变校正，消除镜头畸变的影响。双目匹配：- 对校正后的左右图像进行特征匹配，寻找视差图，通过视差计算得到深度信息。
深度学习课堂笔记
synthesis_30的博客
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第1章 深度学习简介 1.1 课程简介 1.2
《数字图像工程案例》 --图像去雾处理
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霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。将只对HSI空间的亮度分量[I通道]和对HSI空间的亮度、饱和度分量[I、S通道]进行均衡化，通道进行的均衡化处理的图像颜色对比度明显发生的变化，第二种颜色过于鲜艳而发生畸变，第一种较RGB均衡方式的颜色对比度较差，且树叶处畸变较差结果如图3-3。全局直方图均衡化算法实现简单，对单景深图像的复原效果较好，但对于场景深度多变的图像的复原效果好，但是对于场景深度多变的额图像，这种方法就很难反映图像中局部景物深度的变化。
图像的增强算法--图像去雾
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早期的图像去雾方法主要基于图像处理技术，如直方图均衡化、对比度增强等。这些方法虽然在一定程度上能够改善图像的视觉效果，但往往无法从根本上解决图像去雾问题。
航拍图像视觉效果提升--去雾算法的应用
鲜花会生锈
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全文总结：测试了几种对比度提升对于航拍彩色图像的视觉提升效果。总结图像效果差的原因后，利用去雾算法获得了绝大多数场景适用的处理效果，CPU单帧处理时间为160ms（3*1920*1080）。 种种原因，于8.15开始成为一只社畜，找的工作呢是关于图像处理的。入职第一天，我的组长给了我一个任务，就是处理无人机航拍的图像，主要目的是想提升一下视觉效果。 图像类似下图这种，可以看到拍摄环境是光照比较...
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2009年何凯明大神Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior【原文下载】、(【原文翻译】)[]。
图像去雾算法效果图
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以下是用自已实现的去雾算法实现的效果图，效果不太好，但也说得过去。
去雾算法学习-----Automatic recovery of the atmospheric light hazy image（fattal 大气光值自适应去雾算法）阅读笔记
striver 13
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IEEE 2014 以色列 希伯来大学 Matan Sulami Itamar Glatzer Raanan Fattal Mike Werman 作者主页：http://www.cs.huji.ac.il/~raananf/ (1-t(x))A表现为环境光，A~表示矢量方向=A/||A||。 不精准的A会让t也不准确，由于t是用A求得的。不正确的A的...
毕业设计-基于深度学习的图像去雾算法
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毕业设计-基于深度学习的图像去雾算法：由于雾霾天气下大气颗粒的散射作用，通过视频和图像采集系统获取的图像通常可见度较低，将严重影响计算机视觉系统后续的目标识别、目标追踪等功能。目前，图像去雾算法可分为传统去雾算法和基于深度学习的去雾算法。传统去雾算法一般采用图像增强方式对有雾图像进行对比度增强，或采用先验理论来估计有雾图像的透射率值和大气光照值，再通过大气散射模型恢复无雾图像。基于深度学习的去雾算法一般基于有雾图像的先验信息进行建模，再通过有监督学习方式或无监督学习方式来估计有雾图像的透射率图或无雾图，泛化
毕业设计：基于机器视觉的高精度图像去雾系统
Hai_Lang_IT的博客
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毕业设计：基于机器视觉的高精度图像去雾系统结合深度学习和计算机视觉技术，旨在实现对受雾图像的准确去雾。通过训练深度神经网络模型，我们能够识别和恢复雾化图像中的细节和对比度信息，从而获得清晰、自然的图像结果。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，这个课题具有挑战性和创新性，无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域，都能为您提供灵感和指导。
去雾算法工程化实现
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u010236478的博客
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本文详细介绍了基于暗通道先验的单幅图像去雾算法的原理、公式推导以及实现过程。该算法凭借其出色的去雾效果和相对简洁的实现方式，在计算机视觉领域的图像去雾研究中具有重要地位。未来，随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的快速发展，图像去雾技术有望取得更大的突破。例如，结合深度学习模型和传统图像处理方法，可以进一步提高去雾算法的鲁棒性和适应性；同时，针对特殊场景和复杂天气条件下的图像去雾问题，也需要开展更加深入的研究，以满足实际应用中的多样化需求。
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PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python开发，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。PyTorch提供了一个易于理解的接口，便于构建和训练深度学习模型，同时支持动态计算图，使得模型的调试和实验更加灵活。 ##...
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