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【干货】雾霾太重？深度神经网络教你如何图像去雾

一、图像去雾的核心现有的图像去雾（Image Dehazing）技术离不开一个简单的自然模型——大气散射模型（Atmospheric Scattering Model）。...图像去雾技术也是沿着手工特征逐步地发展起来。（1）暗通道先验[2]（Dark Channel Prior，DCP）说起去雾特征，不得不提起的暗通道先验（DCP）。...（1）特征提取（Feature Extraction）特征提取有别于传统卷积神经网络，DehazeNet采用“卷积+Maxout[5]”的结构作为网络第一层： ?...传统去雾方法中也会采用不同尺度的滤波器（均值、中值、最小值）来增强特征在不同尺度下的鲁棒性。...局部极值（MAX Pooling）是深度卷积神经网络的经典操作。局部极值约束了透射率的局部一致性，可以有效抑制透射率的估计噪声。

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从零开始搭建图像去雾神经网络

Two-branch Neural Network for Non-homogeneous Dehazing via Ensemble Learning 本文复现了一种简单而有效的基于集成学习的双分支非均匀去雾神经网络...该方法使用一个双分支神经网络分别处理上述问题，然后通过一个可学习的融合尾映射它们的不同特征。...网络结构基于集成学习的双分支非均质去雾网络由两个子网络组成，即迁移学习子网和数据拟合子网。...下图展示了本文方法训练得到的最优模型在I-Haze测试集上的结果，其中，第一列是原始有雾图像，第二列是本文方法的去雾结果，第三列是真实无雾图像。...将本文方法的去雾结果对比原始有雾图像可以发现，本文方法能够有效的去除室内的均匀雾霾，但对白色区域的恢复效果不理想。

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Python 还能实现图片去雾？FFA 去雾算法、暗通道去雾算法用起来！ | 附代码

在过去的几十年中，单图像去雾作为基本的低级视觉任务已引起了计算机视觉社区和人工智能公司的越来越多的关注。...其中最为典型的便是北大&北航提出FFA-Net去雾新网络和何凯明博士提出的暗通道去雾算法，现所有源码已开源。其论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.07559。...其中得到的去雾效果如下： ? ? 作者 | 李秋键责编 | 晋兆雨 ?...FFA去雾算法其代码结构如下图可见： ?...暗通道去雾算法搭建何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法是CV界去雾领域很有名的算法，关于该算法的论文"Single Image Haze Removal Using

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图像去色算法_matlab去雾算法

先上图看一些算法效果上图中从左到右依次是原图、photoshop去色结果、Matlab的rgb2gray函数处理效果、取rgb均值的效果、使用香港中文大学论文（见下）的结果...发现不同的去色算法存在非常大的差异。

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图像处理-图像去雾

图像处理-图像去雾雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数）暗通道先验在无雾图像中...然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性计算折射率 t(x)=1-wmin(minI(y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方...去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程： 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾我的代码-图像去雾算法Matlab

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【论文复现】从零开始搭建图像去雾神经网络

Two-branch Neural Network for Non-homogeneous Dehazing via Ensemble Learning 本文复现了一种简单而有效的基于集成学习的双分支非均匀去雾神经网络...该方法使用一个双分支神经网络分别处理上述问题，然后通过一个可学习的融合尾映射它们的不同特征。...网络结构基于集成学习的双分支非均质去雾网络由两个子网络组成，即迁移学习子网和数据拟合子网。...下图展示了本文方法训练得到的最优模型在I-Haze测试集上的结果，其中，第一列是原始有雾图像，第二列是本文方法的去雾结果，第三列是真实无雾图像。...将本文方法的去雾结果对比原始有雾图像可以发现，本文方法能够有效的去除室内的均匀雾霾，但对白色区域的恢复效果不理想。

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遥感图像去雾文章解读

进一步发展了暗物减法来计算雾霾厚度图，允许对校准和未校准的卫星多光谱数据进行光谱一致的雾霾去除。具有统一和高度反射地表覆盖的罕见场景导致了该方法的局限性。...4、Haze Removal for a Single Remote Sensing Image Based on Deformed Haze Imaging Model提出了一种基于变形雾霾成像模型的新型去雾算法...为了客观验证本文提出的度量HDMHA的有效性，提出了一种基于雾霾成像模型的模拟雾霾遥感图像的方法，所模拟的雾霾图像在视觉上与真实图像有很大的相似性。...using fourth-order partial differential equations based trilateral filter提出了一种基于四阶偏微分方程的三边滤波(FPDETF)去雾方法来增强粗略估计的大气面纱...它还保存了无雾图像的辐射测量信息。此外，还对能见度恢复相位进行了改进，以减少去雾图像的色彩失真。

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基于暗通道去雾算法

来源：卡本特基于暗通道去雾算法去雾算法简介在人工智能高速发展的今天，CNN涉足领域越来越广，在去雨去雾亦有所成绩。近些年关于去雨去雾，去模糊的算法论文都是基于神经网络实现， ?...因此作者对去雾去雨类算法还是乐忠于普通图像处理算法。...本文推荐何凯明大神在09年发布 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior[1]的论文，该算法原理是基于暗通道的去雾原理，其构建的去雾算法数学模型和真实世界雾霾模型相近...故而参考近处物体亮度对大气光强，以及透射率进行建模实现去雾功能。 ? •像素成像建模 ?...其中，I(X)就是我们现在已经有的图像（待去雾的图像），J(x)是我们要恢复的无雾的图像，A是全球大气光成分， t(x)为透射率。

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暗通道去雾的好文合集

使得该方法成为了去雾的最好算法 Mat guidedfilter(Mat& srcImage, Mat& srcClone, int r, double eps) { //转换源图像信息 srcImage.convertTo...，这个因子越大去雾越好，但是也会使得图像变得失真 return tx; } //去雾结果 Mat haze_removal_img(Mat& src, int A, Mat& tx) { Mat...float>(i, j); //阈值设置为0.1 if (max_t < 0.1) { max_t = 0.1; } //计算去雾结果...0.001);//导向滤波后的tx，优化tx Mat haze_removal_image; haze_removal_image= haze_removal_img(src, A, tx_);//去雾...namedWindow("去雾后的图像", 0); namedWindow("原始图像", 0); imshow("原始图像", src); imshow("去雾后的图像", haze_removal_image

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暗通道去雾算法原理及实现

暗通道去雾算法原理及实现 1. 算法原理。...利用这个理论的去雾效果就不错了，下面是我在网上找的例子： ? ?...c++ code,这个工程里还包含了视频去抖，图像灰度对比对拉伸，以及去燥（这个效果还不好）的代码。 3. 各参数的影响。暗通道最小值滤波半径r。这个半径对于去雾效果是有影响的。...这个去雾算法只针对彩色图像，而且对于低对比度的天空或者水面背景的去雾效果会产生块效应，去雾效果不好，而且这种效应并不能通过调参来避免。...暗通道去雾使得图像整体的亮度有所降低，所以在最后可以自适应的提高亮度来减轻这种现象。

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【综述】图像去雾的前世今生

前言其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解，只是了解，实现过一些传统的图像去雾方法而已。...基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型，进行响应的去雾处理。...代表性算法有：来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)、基于导向滤波的暗通道去雾算法、Fattal的单幅图像去雾算法（Single image dehazing）、Tan的单一图像去雾算法...这类方法是主要可以分为两类，第一类仍然是于大气退化模型，利用神经网络对模型中的参数进行估计，早期的方法大多数是基于这种思想。...GCANet结构 12.1 Smoothed Dilated Convolution(平滑空洞卷积) 从昨天的推文【综述】神经网络中不同种类的卷积层我们了解了空洞卷积。

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Pytorch实现轻量去雾网络

基于特征增强的双重注意力去雾网络介绍：本文复现了一个轻量级的图像去雾网络，不需要租赁服务器，使用自己的电脑就可以完成模型训练及测试。...2、该网络为了实现模型轻量化，引入Ghost模块替代非线性卷积；设计RFB（Receptive Field Block）模块以扩大感受野，实现对不同尺度特征的充分融合 3、实验表明，该网络对均匀雾上的复原效果较好

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去雾算法总结（传统+深度学习）

Image Processing, vol. 24, no. 11, pp. 3522–3533, 2015.2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/28942127基于深度学习的图像去雾方法由于神经网络在检测...其方法主要可以分为两种，一种是基于大气退化模型，利用神经网络对模型中的参数进行估计，早期的方法大多数是基于这种思想的；另一种是利用输入的有雾图像，直接输出得到去雾后的图像。...目前最新的去雾方法更倾向于后者。在本部分，将对近三年具有代表性的一些基于神经网络的图像去雾方法进行介绍。1....它是一种端到端的训练模型，利用神经网络来对大气退化模型中的t(x)进行估计。模型输入雾图，输出传输率t(x)映射图，然后通过大气退化模型来恢复无雾图像。...具体而言，对一张雾霾图像，作者对其进行多种变换，包括图像白平衡、对比度增强和伽马矫正等操作提取图像内部的不同颜色或对比度特征，然后将得到的变换图像输入到门限融合卷积神经网络中，利用神经网络对雾霾图像的每个变换图像估计一个权重矩阵

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MATLAB基于直方图的图像去雾

下面就为大家介绍三种常用的图像去雾方法。 1.全局直方图处理通过函数imread读取RGB图像，并通过维数m*n*3的矩阵来表示。...; N=histeq(G); L=histeq(B); E=cat(3,M,N,L); subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(E); 全局直方图去雾处理对比...=im2uint8(mat2gray(g3)); E=cat(3,g1,g2,g3); subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(E); 局部直方图去雾处理对比...以上就是今天介绍的三种不同图像去雾算法。其中，Retinex算法在使用时可针对图像对程序中定义的标准差与模板大小进行改动，以便于增强适用性，不同算法在不同照片中的效果也会有所不同。...对于图像去雾有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！

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基于FPGA的图像去雾算法的实现

基于FPGA的图像去雾算法的实现本文在《基于暗通道先验条件图像去雾算法》的最后段matlab的图像去雾算法的基础上对matlab代码进行转化完成verilog的FPGA图像去雾算法。...Matlab去雾算法的结果展示： ? 图1 实验结果1 ? 图2 实验结果2 ?...图3 实验结果3 1 FPGA实现先验条件图像去雾算法如图4所示，将整个图像去雾算法分为三个模块以流水线的方式完成FPGA的图像去雾算法： 1，rgb_dark模块完成每个像素点r,g,b中最小值的输出暗通道图像...去雾图像 ? 实验原图2 ? 暗通道图像 ? 透射率图像 ? 去雾图像 ? 实验原图3 ? 暗通道图像 ? 透射率图像 ?...去雾图像结果分析：ω(0雾，为1时图像完全去雾但是图像会失真，视觉效果很差。

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一年去雾算法研究的总结。

从最开始的Crimm Imageshop中最简单的去雾功能开始，到前不久为止研究的诸多去雾算法，再到近日和一些朋友的关于去雾经验的交流，感觉自己对这个方面的研究已经止步了，现对这些算法做个简单的总结...本博客中共给出了6种有去雾功能的算法：　　（1）基于何凯明博士提出的暗通道去雾算法；（2）基于中值滤波（也可使用高斯\均值\双边之类的)的去雾；（3）基于均值滤波的实时去雾算法...对于单幅图像的去雾效果也是相当的不错的，但是用于连续的视频流去雾似乎能发现各帧之间的过渡不是特别的自然。在来说说何凯明的去雾算法吧，我现在看来，还是这个算法最稳定、最可靠。...最近，在思考，既然暗通道去雾的透射率图比其他的算法都来的精细，如果适当的降低一点点其精度，其去雾的效果理论上应该不会有太大的区别，于是我想到了一种方式，即求取透射率的时候不是对原图进行求取，而是先对原图进行下采样...我做了一个程序，集成了上述6种图像去雾的算法：图像去雾综合版本 ?

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暗通道去雾改进算法及实现

上次搞的暗通道去雾的算法交给老师就算是交差了，当时也就是个调研而已。...回顾还是可以回顾一下暗通道去雾的流程，在这里，其中这个模型是最重要的： ?...在这个模型中，要获得的只有两个，一个是透射率图t(x)，一个是大气光值A,大气光值的获得方法很多，包括暗通道去雾中找最亮的0.5%的最低值，或者是有一个四叉树寻找的方法：对比度暗通道去雾，这片文章可以看做是对何凯明暗通道去雾的一个扩展...作者说效果不错，好不容易调通给的代码发现效果一般，而且算法比暗通道去雾还复杂一些，再就没有细看。...如果在这个去雾模型上要有所改进的话，就只能是对透射率图这里改进了。改进查资料的过程中发现一篇文章：一种可实时处理的图像去雾算法的实现,文中给出了算法的详细步骤： ?

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opencv 图像去雾的C++实现

去雾原理原理是根据何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，介绍见https://www.cnblogs.com/Imageshop...1、求暗通道窗口的大小size，这个对结果来说是个关键的参数，窗口越大，其包含暗通道的概率越大，暗通道也就越黑，去雾的效果越不明显，一般窗口大小在11-51之间，即半径在5-25之间。...]; } outA[0] /= numpx; outA[1] /= numpx; outA[2] /= numpx; } 3、计算计算透射率预估值中的omega具有着明显的意义，其值越小，去雾效果越不明显...= 255; int r = 60; float eps = 0.0001; Mat t = Guidedfilter(gray, te, r, eps); return t; } 6、图像去雾

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【图像处理】图像去雾的前世今生

前言其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解，只是了解，实现过一些传统的图像去雾方法而已。...基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型，进行响应的去雾处理。...代表性算法有：来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)、基于导向滤波的暗通道去雾算法、Fattal的单幅图像去雾算法（Single image dehazing）、Tan的单一图像去雾算法...这类方法是主要可以分为两类，第一类仍然是于大气退化模型，利用神经网络对模型中的参数进行估计，早期的方法大多数是基于这种思想。...GCANet结构 12.1 Smoothed Dilated Convolution(平滑空洞卷积) 从昨天的推文【综述】神经网络中不同种类的卷积层我们了解了空洞卷积。

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更快、更灵活的Transformer图像去雾网络

计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 介绍了一种新的多支路线性Transformer网络，称为MB-TaylorFormer，能够有效且高效的进行图像去雾任务...TaylorFormer的性能 Comparison with other linear self-attention modules 上表通过T-MSA和多种不同的线性Transformer的对比，证明了T-MSA在去雾任务上的有效性

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