0.图像去雾技术解析基于图像复原的去雾方法,使用了大气退化模型进行去雾,相当于图像成像时的逆变换,去雾效果会好于基于图像增强的去雾算法。本文主要讨论基于复原的去雾算法。 2、雾天图像退化模型   在计算机视觉领域,通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响,该模型是McCartney首先提出。该模型包括衰减模jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8z235<96@821cxuklqg1fkucrqu19<769843

1.基于大气散射模型的图像去雾算法研究20250407084604.pdf(2)针对传统图像去雾算法存在对比度下降和颜色偏移等问题,提出一种新 型透射率细化的雾线先验雾霾图像复原算法,并对透射率细化模型进行了理论分 析。该算法首先引入一个受光照影响的透射率补偿项,来补偿场景中由于雾浓度 大时图像亮度下降的影响。其次结合改进的非局部雾线先验分别求得场景透射率 和透射率补偿项,jvzquC41o0hpqt63:0ipo8mvon532;:126681@6243<129;2326687xjvo

2.深度学习去雾方法如何提升图像质量?为提升去雾图像的视觉质量,该方法借鉴了EnhanceNet中的感知损失函数,通过增强图像的纹理与细节,显著提高了图像的PSNR和SSIM等评价指标。这种结合感知损失的去雾策略,为图像质量的提升提供了有力保障。在另一项研究中,提出了一种基于门控融合网络的雾霾图像复原方法。该网络结构采用编码-解码框架,并引入门控机制进行特征jvzquC41ycv/|xq0eqs/ew4cum5ya<582;;957mvon

3.实验室介绍西南财经1、复杂环境下底层图像复原关键技术 解决复杂环境中(低光照、雾霾、雨天等)底层图像质量下降的问题,提升图像在极端条件下的清晰度和可用性。该研究重点在于构建鲁棒性强的模型,适应各种复杂场景下的图像复原需求,比如自动驾驶、无人机监控以及遥感应用等场景。 jvzquC41pkifnjg0uy{gg7jfw0io1|~uim5t{|ou0jzn

4.证据发现数字图司法取证问题研究数字图像的质量受人工操作、设备性能和拍摄环境的综合影响,不可避免会出现变形、模糊、低分辨率、噪声、雾霾等现象,进而导致图像失真、细节特征不明显,影响数字图像的证据能力。基于证据发现的数字图像司法取证以寻找和发现证据为目的,依照法定的技术规范,通过对图像进行增强、降噪、复原、几何变换等处理,还原图像所记载的jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8qwpyko1ofzwgrvp€jp1ulmy8723:711?=245>/j}rn

5.改进AOD基于图像复原的去雾方法主要从光学成像的角度, 分析雾霾对图像成像过程的影响, 确定类似大气散射光学模型中的未知参数, 再通过逆运算由雾图推导出清晰图像. 相较第1种方法, 针对性更强, 效果更好. 吴靖等人[6]利用光的偏振特性推算大气散射模型中的参数, 较好地恢复出无雾的清晰图像, 但由于大气散射的时变性,jvzquC41e/y.c7tti0io1qyon1814=431;98:7mvon

6.雾霾天气引起安防担忧海康威视透雾摄像机受关注滚动新闻首先请大家看一下上面两幅对比图像,左边是普通摄像机在雾霾天气下拍摄的监控图像,右边是海康威视透雾摄像机拍摄的透雾后的图像效果,实时视频透雾原理是基于大气透射模型,区分图像不同区域景深与雾浓度进行滤波处理,同时融合图像增强技术与图像复原技术,获得准确、自然的透雾图像。实时视频透雾技术适用于高速公路卡口以及jvzq<84hkpgoen3ukpg/exr0ep5squq142743:5:13764:<487=877xjvor

7.同济教授张林、中山副教授任文琦丨就正有道:物理机理驱动的图像报告题目:图像雾霾分析:模拟、评估和消除 报告嘉宾:任文琦 (中山大学) 报告题目:融合先验知识的图像视频复原方法研究 Panel嘉宾: 张林(同济大学)、任文琦 (中山大学)、刘家瑛 (北京大学)、潘金山 (南京理工大学) Panel议题: 1.从合成数据验证向真实场景应用的过程中,图像恢复与增强方法泛化难的主要因素有哪些,物理机jvzquC41gxkov7gcck4be7hp1ciuknvkgy07;>

8.【中国图象图形学报图图Seminar】恶劣环境图像智能处理技术高端报告简介:在实际应用中,受恶劣成像环境(如雾霾、海水等)的影响,户外或水下计算机视觉系统获取到的图像质量退化,普遍存在对比度低、图像模糊以及颜色失真等问题,严重影响并限制各种智能处理系统(如视频监控、目标探测、无人驾驶等)的性能和应用。对降质图像进行增强和复原是一个经典的计算机视觉任务。从传统的基于先验和jvzquC41yy}/mxzujcxf0lto1nowg8igvcomu87333

9.基于四偏振成像的图像去雾算法嗯,用户现在在找基于四偏振成像的图像去雾算法的资料和实现方法。首先,我需要回忆一下四偏振成像的基本原理。四偏振通常指的是使用四个不同偏振角度的图像,比如0°、45°、90°、135°,通过捕捉不同偏振状态的光线来获取场景的偏振信息。然后,这些信息可以用来估计大气光和各向异性的散射,从而去除雾霾。 jvzquC41ygtlw7hufp4og}4cpu}ft86:fllw:ƒjp

10.信息熵保真度联合度量函数的单幅图像去雾方法【摘要】:为了增强雾霾图像对比度的同时有效地弥补颜色缺失,提出一种信息熵与保真度相结合的单幅图像去雾方法.首先利用四叉树分割的雾霾变换图像估计大气光线;然后构造信息熵与保真度的联合度量目标函数,估计局部图像块的大气透射率;再采用加权的最小二乘方法对大气透射率的初次估计值进行精细化处理;最后根据大气散射模型jvzquC41yy}/ewpk0eun0ls1Ctzjeuj1ELLEVxycn/PTLO723;682:90jvs

11.透雾镜头|电动变倍镜头|高清监控镜头|长焦镜头|YAMAKO数学透雾则是通过摄像机ISP或者后端软件上可实现,是基于人类视觉感知模型设计的后端图像复原技术,并集合了多种图像算法,是较为重要的一类图像处理技术。目前已知的透雾算法大致可以分为两大类:一种是非模型的图像增强方法,通过增强图像的对比度,满足主观视觉的要求来达到清晰化的目的;另一种是基于模型的图像复原方法,jvzq<84yyy4scwp0ejoocƒ3eqo}xy7~cocqp0lto1ktgq8sgyu3j29653k7/j}rn