何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术

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

针对传统单幅图像去雾算法容易受到雾图先验信息制约而导致颜色失真,以及现有深度学习去雾算法受网络模型限制而存在去雾残留等问题,提出了一种基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾方法,设计了一个包含低频去

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

雾致退化给图像在监测监控、遥感航拍等领域的应用带来困难。针对现有去雾算法在天空区及交界处存在的问题,提出对图像进行天空、非天空及过渡三分区,并根据各区特点分别采用大尺度Retinex算法、暗通道先验去

何凯明暗通道先验法原文翻译ppt及大气光模型论文和图像除雾相关的资料SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPriorOptimizedcontrastenhanc

基于暗通道先验规律的去雾算法已取得了良好的去雾效果，但算法所需要的计算时间过长，无法达到实时去雾的要求。使用GPU初步并行实现了去雾算法，并确定了算法中需要优化的部分。在优化过程中，一方面将数据存储到

Dark primary color

根据科学研究,人类大脑皮层的70%活动都在处理视觉信息。如果人工智能赋予机器能够像人类一样思考、处理事情的能力,计算机视觉将承担巨大作用。作为一门研究如何使机器“看”的科学,计算机视觉已成为人工智能的

针对暗原色先验去雾算法对天空区域的透射率估计值偏小问题,提出一种改进的Otsu递归分割图像去雾方法。该方法基于图像分割的思想,利用改进的Otsu递归分割算法准确分离出天空区域,结合暗原色图像灰度归一化

贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法 王多超 王永国 董雪梅 胡晰远 彭思龙