图像去雾算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像去雾算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

题记:——首先交代一下背景,之前一直做FPGA硬件方面的东西,由于业务需要转做图像处理。由一个小白做起,从阅读冈萨雷斯开始了图像处理之路。中间也经历了很多坎坷曲折,不多说了开图。

阅读了一些图像去雾方面的论文与资料,发现大部分都是围绕“何凯明博士(香港大学)提出的暗通道先验理论做研究”,鄙人也拜读了何博士的文章,真是心悦诚服之感。

论文名称为“single image haze removal using dark channel prior”

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论文中是这样解释各个参数的:I(X)就是有雾图像(待去雾的图像),J(x)是需要恢复的无雾的图像,A是全球大气光成分, t(x)为透射率。现在的已知条件就是I(X),为了能求的目标值J(x)。作者提出了暗通道先验理论-即正常无雾的自然风景图像的暗通道是趋于全黑,应该就是每一个像素的值为0.

算法的步骤为:

1 求取输入有雾图像(图像的每一个通道都参与运算,RGB)的暗通道数据。

2 求取A,(我选了暗通道中的最大值作为a)

3 由1与2得出t(x)

4 由3求的无雾图J

下面上几个对比图

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今天暂且写这里,后续待完善。

 

以上是关于图像去雾算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图像去雾基于暗通道图像去雾matlab源码

Python图像处理丨详解图像去雾处理方法

用于图像去雾的优化对比度增强算法

图像去雾基于matlab颜色衰减先验图像去雾含Matlab源码 2036期

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基于Retinex的图像去雾算法(MATLAB实现)