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  1. 贝叶斯框架下的单幅图像的去雾算法

  2. 在有雾天气条件下拍摄的图像，由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射，导致图像内容模糊不 清，颜色偏灰白色．为了恢复出清晰的图像，根据大气散射物理模型，利用图像的稀疏先验知识，在贝叶斯框架下提 出一种单幅图像去雾算法．该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果，并认为图像成像噪声服从零均值的高斯 分布，然后用IRLS方法对其求解．实验结果表明，该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色，噪 声小，便于应用．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：465kb
    • 提供者：lovebobby002

  1. 基于单幅图像景深和大气散射模型的去雾方法.pdf

  2. 为恢复雾天图像对比度和颜色，更好地提取图像中的信息，根据海上开阔海域的特点，利用3 维到2 维透 视投影模型，推导了海上图像任意像素点景深的计算公式，并结合暗原色先验知识，有效解决基准景深点的选取和 天空亮度的选取问题，最后基于相对景深模型和大气散射模型，对单幅雾天图像进行清晰化处理。通过大量雾天 降质图像的实验验证，该算法的去雾效果优于基于暗原色先验统计方法的效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-14
    • 文件大小：612kb
    • 提供者：liuzhao_1988

  1. 基于ARM的图像去雾处理—opencv

  2. 　　　近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求。在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外视频系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾气对场景图像的影响。事实上，图像去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容，其主要应用是视频监控、地形勘测和自动驾驶等领域，因此，自动性和实时性就成为了这些研究关注的重点。根据图像去雾的性质与要求，本项目拟：（1）研究雾天图像

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-01-11
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：gwhyes

  1. 暗原色先验的去雾论文及源码

  2. 在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗原色先验（dark channel prior）来为单一输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到 的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度 值很低的像素。利用这个先验建立的去雾模型，我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾 干扰的图像。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-08-12
    • 文件大小：690kb
    • 提供者：longmenbianju

  1. 基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

  2. 基于物理模型的快速单幅图像去雾方法-2014年最新论文-

  3. 所属分类：机器学习

  1. 去雾算法 dehazing 最新顶级会议和期刊论文打包下载（17-18年）

  2. 本文档涵盖了2017-2018（3月之前）几乎全部的顶级论文，这些论文包括在17、18年顶级期刊和会议（CVPR,ECCV,ICCV）上的论文，也有许多是最新提出的基于深度学习模型的去雾算法，在arXiv上共享但还未发表。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：u014546828

  1. 基于去雾模型的红外图像对比度增强

  2. 主要对去雾模型的红外图像对比度增强，进行了讲述，感兴趣的小伙伴可以看看

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhao_xin_8071

  1. 基于FPGA的交通视频快速去雾系统的设计与实现

  2. 针对雾天交通监控视频图像退化问题，提出了一种基于FPGA架构的雾天交通视频图像快速去雾系统。首先将采集到的实时图像数据缓存到SDRAM中，然后在亮度分量基础上估计传播图，最后基于大气散射模型复原清晰图像。该系统利用FPGA并行运算处理能力强、逻辑资源丰富等特性，针对PAL制式640×480彩色图像，处理速度为60帧/s。实验结果表明，该系统在保证输出视频质量的前提下达到了很好的去雾效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：376kb
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 基于多重散射模型的单图像去雾

  2. 基于多重散射模型的单图像去雾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：973kb
    • 提供者：weixin_38519082

  1. 使用二维规范相关分析的图像去雾

  2. 图像去雾是图像处理和计算机视觉都关注的重要问题。 在这项研究中，将图像去雾建模为基于示例的学习问题，并提出了一种使用二维（2D）典范相关分析（CCA）的新颖去雾算法。 通过假设无雾图像斑块是平滑的，并且同一斑块中的像素强度接近恒定，作者推断出观察到的雾霾图像斑块和相应的透射斑块之间存在潜在的线性相关性。 通过最大化朦胧图像的补丁对和相应的传输图之间的相关性，二维CCA能够学习子空间以重建可靠的传输。 因此，给定一个测试朦胧图像，该传输图由子空间中最近的邻域补丁聚合，然后由局部均值自适应导引滤波器

  3. 所属分类：其它

  1. 考虑噪声的单个图像去雾的贝叶斯框架。

  2. 现有的单个图像去雾算法只能满足去雾效率的要求，不能满足去噪的要求。 为了解决该问题，提出了一种考虑噪声的单图像去雾的贝叶斯框架。 首先，对贝叶斯框架进行了变换以满足去雾算法。 然后，通过使用退化图像的统计先验和客观假设，估计改进的大气散射模型的概率密度函数。 最后，通过具有反馈的迭代方法获得反射图像，以达到去雾和去噪之间的平衡。 实验结果表明，该方法可以同时有效地消除雾度和噪声。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于恢复的单图像去雾变体框架

  2. 现有的单图像去雾算法只能满足提高有效性或效率的需求。 为了解决该问题，提出了一种基于复原的单图像去雾变分框架。 首先，将初始的大气散射模型进行转换，以满足kimmel的Retinex变分模型。 然后，将图像的绿色光分量视为变化框架的输入，该变化框架是由绿色波长的灵敏度生成的。 最后，通过多分辨率金字塔缩减获得大气传输图，以改善结果的视觉效果。 实验结果表明，该方法可以有效地消除雾霾，减少内存消耗。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：838kb
    • 提供者：weixin_38705723

  1. 基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法

  2. 本文提出一种基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法，该算法首先对退化模型进行变换以满足 Kim-mel 变分框架的要求;其次，考虑到人眼视网膜锥细胞对绿光的敏感性，将绿光分量作为大气传输图变分求解模型的输入;最后，利用景深图像特性，在 8 邻域快速求解中对能量函数进行约束，从而有效提升去雾图像的视觉效果． 实验结果表明本文算法在获得最佳去雾效果的同时，具有较好的实用性和较少的计算资源消耗.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于稀疏特征提取的单幅图像去雾

  2. 为解决基于暗通道先验去雾算法在天空和大片白色区域色彩失真的问题，同时恢复出更多的图像细节和边缘信息，本文提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅雾天图像清晰化算法。首先，通过稀疏字典的训练过程学习雾天图像的稀疏特征，初步优化粗略介质传输图的稀疏系数；然后，根据雾天灰度图像的稀疏特征进一步精细化介质传输图；最终，逆向求解雾天退化模型清晰化雾天图像。实验结果表明，本文算法克服了暗通道先验在天空区域的失效，同时有效去雾恢复出更多边缘和细节。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于明暗像素先验的随机游走图像去雾

  2. 针对雾霾天气下大气粒子的散射作用导致户外图像质量严重退化和暗通道对天空区域估计失效的问题,提出了一种单幅图像去雾算法。该算法从雾天图像模型出发,首先利用估计天空区域更加准确的明暗像素先验获取介质传输图粗估计,然后在随机游走模型的框架下,将粗估计的介质传输图作为先验约束传统随机游走能量模型,进一步优化介质传输图,得到最终的无雾图像。实验结果表明,该算法有效地在随机游走模型下结合了明暗像素先验对雾天图像估计的优缺点,证实了所提方法的可行性和有效性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于超像素分割和暗亮通道结合的单幅图像去雾

  2. 针对暗通道先验去雾算法中透射率估值不准确以及天空区域或大面积白色区域去雾后存在颜色失真等问题,提出了一种基于超像素分割和暗亮通道结合的单幅图像去雾方法。首先采用超像素方法对有雾图像进行分割,将得到的超像素块代替暗通道固定方形滤波窗口;其次,采用暗通道与亮通道先验理论结合的方法获取透射率,使透射率估值更准确;然后,在天空区域通过阈值分割结合亮通道先验理论确定大气光值,并利用融合梯度信息的引导滤波方法优化透射率;最后根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,所提方法得到的透射率和大气光值的估值准确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_38686557

  1. 基于边缘保持的自适应高斯衰减去雾算法

  2. 针对通过局部相似假设估计透射率，景深突变边缘出现Halo效应问题，提出一种基于边缘保持的自适应高斯衰减图像去雾算法。该方法从大气散射模型出发，引入大气幕亮度，将场景透射率的估计等效为大气幕亮度的估计。通过边缘检测算子提取边缘信息，分离边缘区域与非边缘区域，利用邻域内像素点的空间邻近度构建自适应高斯函数对非边缘区域进行平滑衰减，从而获得最优效果。通过大量实验对所提方法进行验证，结果表明复原的图像整体平滑，细节明显，有效地消除景深突变处的Halo效应,并且在客观评价中也体现出了优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38550137

  1. 基于暗通道去雾和深度学习的行人检测方法

  2. 行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术，深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时，训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行人检测效果，提出了将暗通道去雾算法应用于深度学习的样本预处理中，并使用快速深度卷积神经网络训练行人检测模型。在实验中，首先对10000张样本图片采用暗通道去雾算法进行预处理，之后分别使用有无暗通道去雾算法预处理的样本图片训练模型，最后比较这两种模型在不同场景下的模型检测准确率。实验结果表明，使用暗通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38674675

  1. 基于双向耦合的单幅图像快速去雾算法

  2. 基于暗原色先验的去雾算法估计出的透射图清晰度低，采用软抠图优化透射图时算法复杂度高，耗时大。而应用经典引导滤波优化时，算法复杂度低，但恢复出的图像在景深跳变处存在光晕现象。为解决上述问题，提出一种快速去雾算法，将颜色衰减先验代替暗原色先验，通过建立线性模型简化求解透射图的过程，从而快速得到原始估计的透射图。将估计的透射图作为引导滤波的输入图像，先对其下采样再进行滤波处理，以降低算法复杂度。对输出图像的平坦区域和边缘区域采用不同的插值算法进行插值，得到原始大小的透射图。实验结果表明，该算法能够快速

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：715kb
    • 提供者：weixin_38520192

  1. 基于去雾模型的红外图像对比度增强

  2. 为实现室外模糊红外图像对比度增强，提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点，对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波，获取透射率粗估计；通过图像统计信息自适应细化透射率，恢复出无雾图像；针对无雾图像整体亮度较暗现象，进一步采用背景抑制的分段对比度增强。实验结果表明：增强后图像细节信息突出，层次感丰富，人眼视觉效果良好。客观测评结果表明，该算法能有效增强红外图像对比度。嵌入式平台测试耗时28ms，可以实现实时红外图像增强处理。

  3. 所属分类：其它

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