基于通道先验损失的无监督图像去雾算法.pptx
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基于暗通道先验的图像去雾改进算法基于暗通道先验的图像去雾算法是一种经典的去雾方法,它通过利用图像内部的天空区域的特殊属性来估计图像中的雾浓度,并进行雾霾去除。然而,这种方法在实际应用中仍然存在一些问题,如雾霾的局部遮挡效果较差,对场景的复杂度要求较高等。为了提高去雾算法的效果和稳定性,本文提出了一种基于暗通道先验的图像去雾改进算法。首先,我们回顾一下暗通道先验方法的基本原理。暗通道先验方法假设自由场景中的绝大多数区域中至少存在一个像素的通道值非常小(接近于零),该像素会在进行去雾操作时依然可见。基于这个假
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基于改进的暗通道先验图像去雾算法研究.docx
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基于暗通道先验的单幅图像去雾算法改进.docx
基于暗通道先验的单幅图像去雾算法改进标题:基于暗通道先验的单幅图像去雾算法改进摘要:在计算机视觉领域中,单幅图像去雾是一项重要而具有挑战性的任务。基于暗通道先验的图像去雾算法是解决该问题的主流方法之一。然而,现有的算法在去雾效果和算法复杂度方面仍存在一定的不足之处。为了改进现有的基于暗通道先验的单幅图像去雾算法,在本论文中,我们提出了基于xx的改进算法,并在常见数据集上进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法在去雾效果和算法复杂度方面都取得了较好的改进。1.引言1.1背景和意义1.2相关工作综述1.3论