暂无评论
针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据
基于暗通道理论的雾天图像复原的快速算法 图像去雾算法中的核心算法，目前为止效果最好
. word教育资料 视频图像增强和去雾算法说明 摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现 1将图像由RGB空间转换到HSI空间然后对HSI空间亮度分量I分量的灰度直方图进行均衡化处理然后再转换
福州大学 专业英语 文献综述 题目图像去雾增强算法的研究 姓名 学号 专业 引言 由于近年来空气污染加重我国雾霾天气越来越频繁地出现例如2012底到2013年初几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中
图像处理技术是指通过各种算法和方法对图像进行分析、处理和改善的过程。其中，去雾技术可以去除图像中的雾霾和模糊，增强技术可以提高图像的对比度和细节，并使其更加清晰，而直方图均衡化则是一种可以优化图像亮度
这是一个单幅图像快速去雾方法文档，效果与速度都由于暗原色
文档：介绍了一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法
很好用自己做的一个matlab的分类程序
暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾，但对理图像中的灰白区域处理效果不好。 通过分析暗原色先验原理，得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系，提出了一种 结合峰值信噪比和暗原色优先法
针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中，由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或偏白色物体等）不满足暗原色先验假设，从而导致去雾处理效果不好的问题，基于暗原色先验理论，提出了一种
暂无评论