python：实现图像去雾算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-08-08 10:19:28 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 算法 opencv
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本文是一篇原创的关于Python图像去雾算法的文章，详细介绍了如何使用OpenCV库进行图像去雾处理，并提供了完整的源码链接。

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python：实现图像去雾算法

import cv2

import math

import numpy as np


def DarkChannel(im,sz):

    b,g,r = cv2.split(im
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haze:Python实现经典图像去雾算法
05-12
haze:Python实现经典图像去雾算法
暗通道图像去雾（python）
Allen__Iverson的博客
08-29 1755
import cv2 import math import numpy as np def DarkChannel(im, sz): b, g, r = cv2.split(im) dc = cv2.min(cv2.min(r, g), b) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (sz, sz)) dark = cv2.erode(dc, kernel) return dark def AtmL
opencv-python图像增强二：图像去雾（暗通道去雾）
HanWenKing的博客
08-08 5393
图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是恢复被雾气遮挡的图像中的真实细节。在自然场景中，雾气会导致图像的对比度下降、颜色失真以及细节模糊。去雾算法的主要目标是在保留图像内容的同时，尽可能地恢复被雾气遮挡的信息。本次使用的算法为暗通道去雾，暗通道去雾算法基于暗通道先验理论，该理论指出在自然场景的任意一点（除天空外），其暗通道图像中的像素值在大部分情况下都接近于0。通过提取暗通道图像，并对其进行去雾处理，可以恢复图像中的真实细节。
一种可实时处理 O(1)复杂度图像去雾算法的实现。
weixin_34194702的博客
11-06 229
　　在我博文的一系列的文章，有不少算法都于去雾有关，比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果、局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力，而最直接的就是《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果及其他 一文，描述了暗通道去雾这一state-of-the...
python图像去雾算法实现
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Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPR best paper，其成果就是给图像去雾。当时并没有用深度学习，却能实现让人震惊的效果。 先看下效果： 左边是原图，右边是去雾霾之后的图。效果还是很惊人的吧。代码也非常简短，如下： requirements: opencv3 python3 用法： python dehaze.py xxx.jpg import cv2 import math import numpy as np def DarkChannel(i
图像去雾-基于Python实现的图像去雾算法-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
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05-11
本次分享的“图像去雾”项目是一个基于Python实现的图像去雾算法，项目不仅提供了源代码，还包括了详细的流程教程，这对于初学者和专业人士都是一个不可多得的优质实战项目。通过该项目的学习和实践，用户将能够掌握...
基于python的图像去雾算法研究与实现源码（高分项目）.zip
04-23
基于python的图像去雾算法研究与实现源码（高分项目）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于python的图像去雾算法研究与...
[项目分享]Python基于OpenCV的图像去雾算法[完整源码＆部署教程].zip
02-07
通过Python编程语言结合OpenCV库实现图像去雾算法，已经成为计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术。OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理功能，使得研究者和开发者能够方便地实现图像去雾、...
基于暗通道的图像去雾代码（改进版）
04-21
有代码，有图。此代码是基于暗通道的图像去雾，在原有的基础上有所改进，相互借鉴哈！
python实现照片图像去雾源代码
07-21
先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下： Pytorch模块用来模型训练和网络层建立；其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 numpy模块用来进行数值运算处理矩阵运算； OpenCV用来读取图片和图像处理；
图像去雾处理python代码.rar
07-13
FFA-Net体系结构包含三个关键组件： 1.考虑到不同的通道特征包含完全不同的加权信息并且不同图像像素上的雾度分布不均匀，一种新颖的特征注意（FA）模块将通道注意与像素注意机制结合在一起。FA不平等地对待不同的特征和像素，这在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，从而扩展了CNN的表示能力。 2.基本的块结构包括本地残差学习和功能注意，本地残差学习允许较不重要的信息（例如薄雾区域或低频）通过多个本地残差连接被绕开，让主网络体系结构专注于更有效的信息。 3.基于注意力的不同级别特征融合（FFA）结构，可从特征注意（FA）模块中自适应学习特征权重，从而为重要特征赋予更多权重。这种结构还可以保留浅层信息，并将其传递到深层。 实验结果表明，提出的FFANet在数量和质量上都大大超过了现有的单图像去雾方法，从而将SOTS室内测试数据集上最佳的PSNR度量从30.23db提高到35.77db。
图像去雾源代码
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测试可用的MATLAB图像去雾源代码，附带原理论文
图像去噪Python代码
04-04
附有图像去噪Python源代码，能很好地去除图像噪声的干扰。
AOD-Net去雾网络Python源代码（pytorch）
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AOD-Net去雾网络Python源代码（pytorch），通过卷积神经网络对雾霾图像进行去雾，通过pytorch进行实现
基于单幅图像的快速去雾源码实现
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基于单幅图像的快速去雾算法的源代码，可以直接运行的vs2010工程。去雾算法研究的同学可以看看。一种比较快速的图片去雾算法的工程实现。此算法耗时较小，去雾效果也不错。可以用于实时处理应用之中。
python图像去雾总结
weixin_41765598的博客
05-10 5116
本人qq号：226607573，欢迎互相讨论的伙伴们 毕设期间对python图像去雾的学习与总结 近年来，雾霾越来越严重，导致户外获取的图像严重退化，何如将户外获取的有雾图像复原成高质量的清晰图像，已成为众多研究者的共同目标。 常用的图像去雾方法有以下几种： 1.暗通道去雾 2.色阶调整去雾 3.直方图均衡化 4.Retinex 何凯明博士–暗通道去雾算法 原理：暗通道处理是一个假设， 在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道有很低的值。换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数。 **
基于python的图像去雾算法研究和系统实现
liudefang的专栏
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本文基于Python的图像去雾算法主要依赖于两种技术：暗通道先验和逆深度估计。这两种技术是目前该领域下使用的主要技术也是目前研究的主流和热点，也是目前主流的去雾算法所采用的方法。暗通道先验是一种基于自然图像的先验知识，在图像中找到全局最小值，即暗通道，利用这个全局信息去除雾霾。暗通道先验假设在自然图像中，任意一对相似区域在暗通道上的最小值近似相等。通过暗通道的计算，可以得到图像的深度信息，从而可以进行去雾处理。暗通道先验在去雾领域中被广泛应用，并且成为许多去雾算法的基础。
Python图像处理丨探索图像去雾技术
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本文介绍了两种常用的图像去雾处理方法：单尺度暗通道先验法和基于深度学习的方法。单尺度暗通道先验法是一种简单而有效的算法，通过计算图像的暗通道来估计大气光和透射率，从而恢复无雾图像。暗通道先验法的基本思想是通过计算图像的暗通道来估计场景中的全局大气光和透射率，从而恢复出无雾图像。除了传统的基于暗通道先验的方法，近年来基于深度学习的图像去雾方法也取得了显著的进展。图像去雾处理是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在从受雾影响的图像中恢复出清晰的场景细节。最后，通过对每个通道进行修正，得到去雾后的图像。
[Python & OpenCV]图像处理之去雾算法验证及效果总结
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写文章之前一共处理了五+n张图片，其中有个几个小时还没出结果的被我Alt＋F4了，剩下文章的几张，供大家参考。 参考&鸣谢： https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/95012769?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=dist...
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