图像数据工程——去雾处理PPT
在图像处理中，去雾处理是一种重要的图像增强技术，它可以提高图像的视觉质量和用于后续的计算机视觉任务。本篇文章将介绍去雾的基本原理，常用的去雾算法，以及如何...
在图像处理中，去雾处理是一种重要的图像增强技术，它可以提高图像的视觉质量和用于后续的计算机视觉任务。本篇文章将介绍去雾的基本原理，常用的去雾算法，以及如何使用Python和OpenCV进行去雾处理。 去雾的基本原理图像去雾是将图像中的雾气效果消除或减轻，以提升图像的可见性和真实感。它通常包括以下两个步骤：估计全局大气光照（Atmospheric Light）全局大气光照是指图像中被雾气散射的光线在去雾过程中，需要先估计全局大气光照，它是图像中所有像素点的平均亮度基于大气散射模型的去雾算法根据大气散射模型图像的每个像素点可以表示为以下公式：I(x) = J(x) * t(x) + A(1 - t(x))其中，I(x)是输入图像的像素值，J(x)是目标场景的像素值，t(x)是透射率，A是全局大气光照。基于这个模型，去雾算法的目标是估计透射率t(x)和全局大气光照A，以从输入图像中恢复出目标场景J(x)。 常用的去雾算法2.1 He et al. (2009)He等人在2009年提出了一种基于暗通道先验（Dark Channel Prior）的去雾算法。该算法通过最小化暗通道与全局大气光照之差来估计透射率。具体公式如下：t(x) = 1 - exp(-要不然的话，这个部分可以详细展开讲讲 dark channel prior 的内容，包括它的发现过程、在去雾中的作用等。它是一种先验知识，即在没有雾的场景中，至少存在一个像素的通道是暗的（即该通道的像素值小于其周围像素的平均值）。利用这一特性，我们可以快速估计全局大气光照A。2.2 Ren et al. (2016)Ren等人在2016年提出了一种基于多尺度卷积神经网络（MSCNN）的去雾算法。该算法通过训练一个神经网络来学习透射率和全局大气光照的计算方法。具体来说，MSCNN利用多尺度特征融合和局部感受野的卷积操作来提取图像的特征，并使用自编码器结构来学习透射率和全局大气光照的计算方法。2.3 Eigen et al. (2014)Eigen等人在2014年提出了一种基于深度学习的去雾算法。该算法通过训练一个深度神经网络来学习透射率和全局大气光照的计算方法。具体来说，该算法使用多层感知机（MLP）来学习透射率和全局大气光照的计算方法，并使用随机森林回归（Random Forest Regression）来估计透射率。 Python和OpenCV去雾处理在Python中，可以使用OpenCV库来进行去雾处理。OpenCV提供了内置的去雾函数，可以直接调用。下面是一个使用OpenCV进行去雾处理的例子：这个例子首先加载一张带雾的图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，使用暗通道先验算法计算全局大气光照A，并使用简单的线性模型估计透射率t(x)。最后，根据大气散射模型进行去雾处理，
