基于暗通道优先算法的去雾应用Matlab

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时间: 2024-10-19 19:46:57

基于暗通道优先算法的去雾应用Matlab的相关文章

暗通道优先的图像去雾算法(上)

?? 11.1  暗通道优先的图像去雾算法 图像增强与图像修复二者之间有一定交叉,尽管它们一个强调客观标准,一个强调主观标准,但毕竟最终的结果都改善了图像的质量.图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表.如果将雾霾看作是一种噪声,那么去除雾霾的标准显然是非常客观的,也就是要将图像恢复至没有雾霾下所获取的情况.但是如果将在雾霾环境下拍摄的照片就看作是一种图像本来的面貌,那么去雾显然就是人们为了改善主观视觉质量而对图像所进行的一种增强.早期图像去雾的研究并没有得到应有的重视,很多人认为它的实

暗通道优先的图像去雾算法(下)

书接上文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/27206237 我们已经了解了暗通道图像去雾算法的基本原理,下面我们来编程实现,然后对结果再做一些讨论. 上述代码中调用了几个函数,限于篇幅这里仅给出其中的暗通道处理函数,其余函数读者可以尝试自己写写看,当然其中最关键的就是暗通道处理函数,这也是算法的核心内容. 另外,代码里我们使用了导向滤波函数,导向滤波代码来自何恺明博士,读者可以访问他的网页获得源码,已经论文的原文,链接如下: h

基于暗通道的图像去雾

该算法基于雾图像成像模型:其中,I(X)就是待去雾的图像,J(x)是我们要恢复的无雾的图像,A是环境光, t(x)为透射率.现在的已知I(X),求目标值J(x).其中环境光A的计算,参考暗通道去雾算法.定义F(x,y)为图像的雾浓度,对应于模型中的A(1-t(x)). 计算F(x,y) 第一步: function SD = MyCloud( IM ) %MYCLOUD Summary of this function goes here % Detailed explanation goes h

基于暗通道去雾算法的实现与优化(二)opencv在pc上的实现

上一篇中,学习了何的论文中的去雾方法,这一篇中,我按照何的论文思路借助opencv 2.4.10 进行了实现,效果的确很好,就是耗时太多了,效果见下图:蓝色圆圈代表大气光值的取值点. 突然发现上一篇中忘了介绍大气光值A的求解了,论文中是这样做的: 1.首先取暗通道图中最亮的千分之一的像素点. 2.根据这些像素点的位置在原图中搜索一个最亮的点,这个点的强度(intensity)就是我们要求的A啦. 论文作者何认为这样做的好处就是避免了原图中比较亮的物体作为A的值,比如图片中的白色的汽车,如果从原图

用于图像去雾的优化对比度增强算法

图像去雾哪家强?之前我们已经讨论过了著名的基于暗通道先验的图像去雾(Kaiming He, 2009)算法,如果你用兴趣可以参考: 暗通道优先的图像去雾算法(上) 暗通道优先的图像去雾算法(下) 此外,网上也有很多同道推荐了一篇由韩国学者所发表的研究论文<Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing>(你也可以从文末参考文献[1]给出的链接中下载到这篇经典论文),其中原作者就提出了一个效果相当不错的图

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果

本文完全转载:http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html,再次仅当学习交流使用.. <Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果(速度可实时) 本文算法合作联系QQ: 33184777, 非诚勿扰 邮件地址:   [email protected] 最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-125

高级图像去雾算法的快速实现(转载)

原文:http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/11555877 最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业

避免图像去雾算法中让天空部分出现过增强的一种简易方法。

在经典的几种去雾算法中,包括何凯明的暗通道去雾.Tarel的基于中值滤波的去雾以及一些基于其他边缘保留的方法中,都有一个普遍存在的问题:即对天空部分处理的不好,天空往往会出现较大的面积的纹理及分块现象.究其主要原因,还是因为天空部位基本上是不符合暗通道去雾先验这个前决条件的.目前,针对这一问题,我搜索到的主要有以下几篇文章进行了处理: 1. 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 作者: 蒋建国\侯天峰\齐美彬   合肥工业大学 2011. 2.Single image dehazing Algor

OpenCV导向滤波实现(Guided Filter)代码,以及使用颜色先验算法去雾

本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这快主要是重写了导向滤波应用与彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理,十分巧妙,有兴趣者可以看看.这里使用OpenCV实现文中的去雾算法