Advertisement

图像去雾的有效方法，结合边界约束和上下文信息。

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

简介：
基于边界限制的去雾技术，相较于传统的暗原色方法，展现出优异的表现，建议您能将其与何凯明的相关研究成果进行对比分析，以更全面地评估其性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于边界约束与上下文正则化的去雾方法
    优质
    本研究提出了一种结合边界约束和上下文正则化的先进去雾技术，有效提升了图像清晰度与细节恢复能力。 关于基于边界约束和上下文正则化的去雾算法的资源较少，包括可以直接在MATLAB上运行的代码以及文献原文。
     
  • 基于透射率自适应调整约束的图像去雾算法
    优质
    本研究提出一种创新性的图像去雾算法，通过自适应调节透射率来优化图像质量，显著提升去雾效果和细节恢复能力。 当有雾图像包含大面积明亮区域及景深突变时,使用传统去雾方法处理后的结果容易出现颜色偏移和光晕效应。为解决这些问题,提出了一种基于透射率自适应约束修正的图像去雾算法。该算法在大气光值估计阶段采用自动与手动相结合的方式，便于用户根据需求自行调整去雾效果。关于透射率的估算，则首先通过辐射体边界约束来确定透射率下限，并用以替代传统方法中固定的数值设定。接着，设置阈值判断像素是否处于同一景深范围内，并依据强度差比情况自适应修正透射率估计，从而优化结果。实验表明，该算法能够有效处理有雾图像，在恢复清晰度、增强视觉效果和实用性的同时，避免了明亮区域的颜色偏移伪影及景深突变处的光晕效应问题。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 改良的彩色图像去雾效果评估方法
    优质
    本研究提出了一种改进的彩色图像去雾评价方法，旨在更准确地评估去雾算法的效果，提升图像清晰度和视觉质量。 在数字图像处理领域中，去除雾化效果是一项关键任务，对于提高图像的可见性和增强其质量至关重要。然而由于雾化现象的复杂性，评价去雾技术的效果变得十分困难。 本段落提出了一种改进的方法来评估彩色图像的去雾效果，该方法不仅关注于提升边缘对比度，还特别考虑了色彩失真的问题。为了更有效地量化和衡量色彩失真，在此方法中将原始图像转换为对立色彩空间进行分析。对立色彩空间是一种能够模拟人类视觉系统的表示方式，它把颜色信息分解成亮度与色相对立的两个维度。 在此基础上结合对比度增强的技术手段，并通过计算可见边缘比等客观指标来生成一个综合评价指数，用以评估去雾效果的好坏，该方法能更好地反映实际去雾质量并接近人类视觉判断的标准。此外，本段落还提出了一种基于大气散射模型的评价框架用于不同算法产生的结果进行比较和验证。 文中也介绍了几种常用的图像去雾技术：如Narasimhan和Nayar的方法、McCartney的技术及暗通道先验方法等。其中，前两者主要依赖于物理模型来恢复无雾状态下的图像；而后者则基于统计特性估计介质透射率并还原场景细节。 综上所述，本段落提出的评价体系考虑到了色彩信息与对比度两个方面，并提供了一个全面评估去雾效果的新视角，这不仅有助于进一步研究和比较各种算法的效果，也为未来相关技术的发展提供了新的思路。在实际应用中，该方法可以帮助开发者及用户更好地理解和判断图像去雾处理的实际影响，在提升视觉体验上有着重要的作用。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
    优质
    本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理： 去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现： 文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析： 在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用： 去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习： 除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项： 使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。 通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。
     
  • 【图像去雾】基于GUI的直方图均衡化与Retinex理论结合的图像去雾方法（附带Matlab源码 1509期）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合直方图均衡化和Retinex理论的图像去雾技术，通过图形用户界面实现，并附有实用的MATLAB代码。适合研究与学习使用。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • Matlab视频图像去雾（支持自定义暂停和实时去雾效果，含界面）
    优质
    本作品提供了一套使用MATLAB实现的视频图像去雾解决方案，具备自定义暂停功能及实时展示去雾效果的特点，并包含用户友好型操作界面。 Matlab的视频图像去雾功能支持自定义暂停、运行，并可随时查看去雾效果，界面友好。
     
  • Matlab图像融合代码-Haze去除：图像去雾的论文与实验总结
    优质
    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法，旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中，《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章，但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括：（1）最大化局部对比度；（2）独立成分分析。此外，还有一些较新的研究成果值得关注。
     
  • Fattal的单幅图像去雾方法
    优质
    Fattal的单幅图像去雾方法是一种基于物理模型的图像处理技术，通过分析图像中不同区域的亮度和颜色信息，恢复被雾霾影响的清晰景象。这种方法利用大气散射原理，有效增强了图像细节和对比度，为改善低能见度环境下的视觉体验提供了重要手段。 Fattal发表的单幅图像去雾的matlab代码对某些图片有效，但对其他一些图片效果不佳。该方法运用了独立成分分析（ICA），基于图像表面阴影与大气光传输函数在局部块上不相关的假设来实现去雾处理。
     
  • MATLAB下的视频图像去雾算法
    优质
    本研究在MATLAB环境下开发了一种高效的视频图像去雾算法，旨在提升雾霾天气下视频质量。通过优化处理步骤和参数设置，实现了清晰度与细节的显著改善。 基于MATLAB的视频图像去雾算法采用GUI界面设计，并允许用户更改代码。相关教程可以在我的博客里找到。