import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('路径图像', 1)cv2.imshow("src", img) # 彩色图像均衡化,需要分解通道 对每一个
夜间图像光照不均匀, 存在色偏, 去雾难度较大。目前图像去雾算法主要针对白天场景, 有关夜间图像去雾算法的研究较少。基于结构-纹理分层模型提出新的夜间图像去雾算法, 将夜间有雾图像分解为结构层和纹理层
现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验,去雾结果存在块效应。在处理浓雾区域时,如果没有特殊处理,会导致图像中的一些伪影被增大,比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等,在去雾后的图像中被增强,
针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归
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
李宏毅教授2017年的介绍深度学习理论,介绍在网络模型中的偏移量和变量计算。
软件介绍:偏移量转换器OC 破解辅助利器,用来转换偏移量,省去了人工转换的麻烦!
暗通道先验法去霾图像处理源程序,是vs2015配置opencv3.2,有需要的朋友可以下载。
利用offsetParent属性在Dom层次中逐级向上回溯,将每个层次偏移量合计,需要的朋友可以参考下
并非作者提供,理解上可能有错误,仅供参考。可在此基础上继续改进