纯C++去雾算法

何恺明经典去雾算法 一:由简至美的最佳论文(作者:何恺明  视觉计算组) [视觉机器人:个人感觉学习他的经典算法固然很重要,但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的] 那是2009年4月24日的早上,我收到了一封不同寻常的email.发信人是CVPR 2009的主席们,他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award).我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误.这真是一件令人难以置信的事情. 北京灰霾照片的去雾结果 CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议

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

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

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

使用MATLAB进行图像的去雾操作,网上一搜,这方面的东西很多,貌似已然成为研究的一个方向,大牛辈出! 这里仅仅给出一个代码,能实现图像的去雾操作,详细的看后边有没有时间,想自己研究研究. function darktest(filename) %暗影去雾算法 %filename------文件名或文件绝对路径 %用法:darktest('7.png') close all clc w0=0.65; %0.65 乘积因子用来保留一些雾,1时完全去雾 t0=0.1; I=imread(filena

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

?? 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

一.前言 终于,简单实现了何博士论文去雾算法的基础部分.由于CVPR2009论文中的优化方法比较麻烦,速度比较慢,何博士于2010ECCV补充了一篇Guided Image Filtering优化求解速度,此处后面的优化我直接调用了何博士的函数. 主要参考文献: [1] He K, Jian S, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[C]// IEEE Conference on Computer Vision &

何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了,我今天也就不啰里啰唆,直接给出自己python实现的完整版本,全部才60多行代码,简单易懂,并有简要注释,去雾效果也很不错. 在这个python版本中,计算量最大的就是最小值滤波,纯python写的,慢,可以进一步使用C优化,其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东,效率还行. import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波,r是滤波器半径''' if