何凯明——图像去雾算法讲义,本PPT根据何凯明暗原色图像去雾算法制作而成,用于介绍和展示暗原色原理及效果,不含源代码和论文
大气光估值,暗通道的求最小快速算法未实现,大气光的估值是前0.1%的像素点 的暗通道最大值,他们对应的所有像素点的最大值认为是大气光估计
matlab基于直方图优化的图像去雾技术
本资源为图像去雾质量评价MATLAB代码,通过新增可见变比、平均梯度、饱和像素百分比三个指标评价去雾图像质量。将代码下载解压后,MATLAB路径设置为解压文件夹,点击主函数即可运行。
何恺明等人研究出的基于暗通道的经典图像去雾算法,不仅可以还原图像的颜色和能见度,同时也能利用雾的浓度来估计物体的距离。 (The classic fog removal algorithm based
为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行
提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要
本文提出了一种基于雾气遮罩减除的图像去雾算法。首先对降质图像平滑滤波以估计其亮度分量,对亮度分量求均值得到均匀分布的雾气遮罩,并结合退化图像获取与场景深度信息相关的雾气遮罩。在对数域中从降质图像中减除
基于曝光融合的单幅图像去雾算法
基于极通道先验(ECP)的图像去模糊代码,注释版
