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去除，还原出清晰图像的过程。它主要依赖于大气散射模型，该模型描述了大气中光线传播的方式。这个模型认为，图像中的每个像素点的颜色值是由场景的固有颜色和大气散射光共同决定的。因此，通过估计场景的固有颜色和大气散射光，可以估计出没有雾气的图像。常用的去雾算法2.1 He et al. (2009)方法He等人提出了一种基于暗通道先验的方法。这个方法首先估计全局大气光照，然后使用一个优化算法来计算每个像素点的场景深度，从而去除雾气。2.2 Ren et al. (2016)方法Ren等人提出了一种基于深度学习的去雾方法。他们的方法使用了卷积神经网络（CNN）来学习如何从有雾的图像中恢复出没有雾的图像。2.3 Liu et al. (2017)方法Liu等人提出了一种基于多尺度卷积神经网络（MSCNN）的方法。他们的方法利用了不同尺度的信息，提高了去雾的精度和效果。使用Python和OpenCV进行去雾处理使用Python和OpenCV可以方便地进行图像去雾处理。OpenCV提供了暗通道先验去雾的实现，以下是一个例子：在这个例子中，我们首先将输入图像转换为灰度图像，并使用暗通道先验估计大气散射光。然后，我们根据大气散射光估计全局大气光照，并使用优化算法计算场景深度，最后得到去雾后的图像。我们可以通过以下代码测试上面的函数：在这个代码中，我们首先读入一个有雾的图像，并使用前面定义的函数对它进行去雾处理。然后，我们分别显示有雾和去雾后的图像，并等待用户按下任意键后关闭窗口。运行这个代码可以看到，去雾后的图像比原图更清晰，更接近真实的场景。