户外场景的光学成像往往会由于受到有雾天气的影响,造 成图像对比度降低、颜色偏灰白色、物体辨认不清,直接限制和 影响了室外目标识别、公路视觉监控和卫星遥感监测等各种视 觉系统效用的发挥[1,2]。给机载
为改善雾、霾气候条件下采集到的图像质量,提出了一种快速的单幅图像去雾算法。该算法利用中值滤波对暗原色先验算法进行重新定义,消除halo效应;利用均值滤波对上述结果进行二次滤波,提高透射率的估算精度以及
雾霾等天气会导致室外图像可视性降低,进一步导致室外图像处理系统性能下降.本文给出一种基于单幅彩色或灰度图像的快速去雾算法.基于物理模型分析,仅利用均值滤波对环境光和全局大气光进行估计.本文算法简单有效
图像去雾的matlab代码程序,可以运行的,希望大家多多支持
对单个图像进行去雾,然后用双边滤波进行平滑处理
本文描述了基于小波变换的伟纳滤波方法在图像去噪中的应用,该算法在原有算法基础上做了进一步的改进。
改进多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法
GUI 功能 可选择任意图片 可选择处理去雾方式 直方图 retinex
基于直方图优化的图像去雾技术
雾霾天气严重影响户外视频系统的图像质量。随着户外视频系统的广泛和深入的应用,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法,在HSV颜色空间
