Advertisement

何凯明提出的暗通道先验方法，包含论文原文、PPT以及大气光模型的相关zip文件。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
何凯明致力于暗通道先验法研究，并整理了相关论文、PowerPoint演示文稿以及大气光模型相关的资料。此外，他还收集了图像除雾方面的详细信息。具体而言，他专注于“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”这一技术，并对其进行了优化，以实现实时图像和视频的去雾效果。同时，他还着手构建模型，模拟天空光和空气透视，提升去雾技术的整体精度与表现力。何恺明在CVPR会议上分享的关于“基于暗通道先验的单幅图像去雾技术”的PPT，是该研究的重要组成部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 何凯明暗通道先验方法原文翻译ppt及大气光模型论文zip
    优质
    该资料包包括何凯明关于暗通道先验方法的原文翻译PPT和探讨大气光模型的相关论文，适用于研究计算机视觉与图像处理领域。 何凯明提出的暗通道先验法在单幅图像去雾技术方面取得了显著成果。相关论文包括《基于暗通道先验的单幅图像去雾》（Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior）以及探讨实时图像与视频除雾对比度增强优化的方法论文章，如《针对实时图像和视频去雾的优化对比度增强模型》等。此外还有关于天空光建模及大气透视效应的相关研究工作。 在CVPR会议上，何凯明展示了基于暗通道先验技术进行单幅图像去雾处理的研究成果，并制作了相应的演示文稿。另一篇论文《基於暗原色的单一图像去雾技术》也深入探讨了这一领域的关键技术与方法。
     
  • 关于暗通道先验的单幅图像去雾方法（何凯明）论文翻译
    优质
    该文介绍了由何凯明提出的基于暗通道先验理论的单幅图像去雾技术，有效恢复了雾霾天气下图像的清晰细节与色彩。 何凯明在2009年发表了一篇关于基于暗通道先验的图像去雾技术的最佳论文。这项研究提出了一种新的方法来处理雾霾对图像质量的影响，通过利用场景中的暗通道特性有效地恢复清晰度。该工作为计算机视觉领域提供了重要的理论支持和技术手段，在实际应用中取得了显著的效果。
     
  • 何凯明暗通道去雾算法.rar_hatkdm_matlab_经典之作_何凯明_暗通道先验
    优质
    本资源包含何凯明提出的暗通道去雾算法的经典MATLAB实现代码。此方法基于暗通道先验理论，有效解决图像去雾问题，在计算机视觉领域具有重要影响。 在计算机视觉领域，图像去雾技术是一项重要的预处理工作，它对于提高图像的视觉质量和后续的图像分析至关重要。何凯明教授提出的暗通道先验（Dark Channel Prior）去雾算法是这一领域的里程碑式成果，开创了新的去雾思路，并显著提升了去雾效果。本段落将深入探讨何凯明的暗通道去雾算法及其在MATLAB中的实现方法。 ### 暗通道先验理论基础 该算法基于一个观察到的现象：大多数自然场景中，在每个局部区域至少存在一种颜色通道包含极低像素值，即“暗通道”。通过利用这种现象，可以推断出图像的透射率分布，并去除雾气的影响。这一原理被称为“暗通道先验”。 ### 算法流程概述 1. **暗通道提取**：对输入图像中的每个像素，在其邻域内找到最暗的颜色值，从而构建一个反映这些颜色信息的暗通道。 2. **透射率估计**：基于所得到的暗通道图找出亮度最低的部分，对应于无雾条件下的情况，并由此估算出整个场景中各点的透射率分布。 3. **大气光强度计算**：通过分析全局图像中的亮部区域来确定背景光线的大致强度（即“大气光”）。 4. **去雾图恢复**：结合上述步骤得出的信息，根据物理模型进行反卷积操作以恢复清晰无雾霾的原始场景。 ### MATLAB实现细节 1. **数据预处理**：对输入图像执行必要的前处理任务如灰度化和归一化等，以便于后续计算。 2. **暗通道构造**：选择一个适当的窗口大小（例如3x3或5x5），遍历每个像素并确定其邻域内的最暗值来构建暗通道图。 3. **透射率估计**：对生成的暗通道图像执行平滑处理，如使用高斯滤波器，并设定阈值找出低于此阈值的区域作为透射率候选。该过程产生的结果通常是一个介于0和1之间的灰度图。 4. **大气光强度计算**：通过对全局亮度分布进行统计分析来估计背景光线的大致水平（即“大气光”）。 5. **反卷积恢复**：利用公式 `I = J * T + A * (1 - T)`，其中`I`是原始图像、`J`代表去雾后的结果图、`T`表示透射率分布而`A`为背景光线强度值。对每个像素执行相应的计算以生成最终的清晰无雾霾图像。 在MATLAB实现过程中需要注意提升算法效率，例如通过快速傅里叶变换(FFT)技术来简化卷积操作，并减少整体计算复杂度。此外，在处理边缘模糊等问题时可以加入对比度增强和色彩校正等后处理步骤，防止过度去雾导致的视觉失真现象。 ### 总结 何凯明提出的暗通道先验算法以其直观且高效的物理模型及出色的去雾效果在图像预处理领域产生了深远影响。通过MATLAB实现这一方法不仅有助于深入理解其工作原理，也为实际应用提供了一个有力工具。尽管如此，仍有一些问题需要进一步研究解决，例如如何更精确地估计透射率和大气光强度，并优化边缘模糊等细节表现。
     
  • 何凯明_暗通道去雾法_matlab源码
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的何凯明提出的暗通道先验（Dark Channel Prior）去雾算法源代码，适用于图像处理和计算机视觉领域。 何凯明博士的暗通道去雾算法的 MATLAB 源码可以在文件内的 test.m 文件中运行。
     
  • 何凯明博士的暗通道去雾算法_MATLAB实现.zip
    优质
    本资源为《何凯明博士的暗通道去雾算法》的MATLAB实现代码包。内含详细注释和示例图像，适用于研究与学习计算机视觉中大气散射模型及图像复原技术。 在MATLAB开发过程中，可以参考相关算法、系统代码、设计文档以及使用说明书等内容。这些资源能够帮助开发者更好地理解和实现项目需求，提供详细的指导和支持。
     
  • 基于暗通道先验的去雾算法改进及其在FPGA上的实现-论文
    优质
    本文提出了一种改进的基于暗通道先验理论的图像去雾算法，并探讨了其在FPGA平台上的高效实现方法，旨在优化图像处理性能。 改进的暗通道先验去雾算法及其FPGA实现
     
  • 基于暗通道先验的去雾算法改进及其在FPGA上的实现-论文
    优质
    本文提出了一种针对暗通道先验理论的改进型去雾算法，并详细探讨了该算法在FPGA平台上的高效实现方法。 改进的暗通道先验去雾算法及其FPGA实现
     
  • 改进型暗通道先验去雾算法
    优质
    本研究提出了一种改进型暗通道先验算法，旨在有效提升图像去雾效果，保持细节清晰的同时增强视觉体验。 为了解决雾霾图像中存在的高亮、大面积浓雾及天空区域无法清晰识别的问题，并应对取出的图像偏暗且色彩失真的情况，我们提出了一种改进算法，该算法基于暗通道先验并结合自适应阈值分割与透射率补偿技术。具体而言，通过利用OSTU（Otsu）方法进行图像分割以区分前景区域和背景区域；随后计算亮暗通道，并运用统计函数确定这两个区域内像素的比例分布情况，进而加权得出大气光强度的估计值。 在此基础上，我们引入了透射率校正参数K，以此来更精确地估算实际场景中的透射率。最后采用CLEAR方法进行色彩调整优化图像质量。实验结果显示，在使用上述改进算法处理后的雾霾图片中保留了更多的细节信息，并且减少了失真度，视觉效果更加自然真实；同时在多个评估指标上也取得了显著改善：信息熵平均提高了7.03%，SSIM（结构相似性指数）平均增加了5.56%，而MSE（均方误差）则降低了9.19%。
     
  • 暗通道去雾算法_Dark channel fog removal_question7ir_fogdark_何凯明去雾
    优质
    该文介绍了由何凯明提出的暗通道先验理论在图像去雾处理中的应用，通过Dark Channel Prior算法有效去除雾霾影响，还原清晰影像。 何凯明的暗通道去雾算法的MATLAB版本已经亲测可以运行。
     
  • 关于暗通道先验去雾算法的研究及改进
    优质
    本研究聚焦于分析与优化暗通道先验去雾算法，探索提升图像清晰度的方法，以实现更自然、高效的雾霾环境下的图像增强效果。 基于暗通道先验算法的图像去雾技术虽然已经较为成熟，但依然存在处理速度慢、天空区域过曝以及色彩变暗等问题。本段落针对这些问题提出了优化透射率求解过程的方法，并纠正了明亮区域如天空部分错误估计的透射率；同时采用自动色剂调整算法进行颜色校正，从而有效提升了去雾图像的视觉效果及处理效率。实验结果表明，在与几种经典方法对比后，本研究提出的算法在处理速度和色彩保真度方面具有明显优势。