一种雾天图像清晰化方法和装置.pdf
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一种雾天图像清晰化方法和装置.pdf
本发明提供一种雾天图像清晰化方法和装置,属于图像处理领域,方法包括:设计雾霭去除模块、雾霭合成模块、色彩纹理恢复模块以及判别器,并通过雾霭去除模块、雾霭合成模块以及色彩纹理恢复模块构建得到雾霭去除路径、去雾结果恢复路径、雾霭合成路径以及合成结果恢复路径;根据原始雾天图像对雾霭去除路径以及去雾结果恢复路径的训练得到雾霭去除图像、色彩纹理处理后原始图像、雾霭去除合成图像以及去雾结果恢复图像。本发明有效地解决了基于先验知识估值难和基于有监督学习获取真实配对训练数据集难的问题,在有效地去除各种场景下雾霭的同时,也
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本发明提供一种雾霾图像的清晰化方法、系统和图像处理装置,其中,方法包括:对待清晰化的雾霾图像进行分通道处理,以生成R通道图像,G图像通道和B通道图像;根据R通道图像、G通道图像和B通道图像中的相同像素点的最小灰度值生成暗图,同时,根据R通道图像、G通道图像和B通道图像中的相同像素点的最大灰度值生成亮图;对暗图和亮图进行对比度增强处理;将经过对比度增强处理的暗图和亮图合并为第一参考图像;对待清晰化的雾霾图像进行平滑处理,以生成第二参考图像;将第一参考图像和第二参考图像进行合并处理,以完成雾霾图像的清晰化处理
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雾天图像清晰化方法研究的中期报告一、综述雾天对于计算机视觉应用来说是一大挑战。传统的图像处理方法往往无法有效地清晰化雾天图像。因此,许多研究人员致力于研究新的方法来解决这个问题。本研究中,我们选择了基于深度学习的方法来对雾天图像进行清晰化处理。二、数据集我们使用了CVPR2019中的O-HAZE和NTIRE2018中的HazyCity数据集。这两个数据集都包含有雾天图像以及对应的清晰图像。我们将这些数据集分成了训练集和测试集。训练集用于训练神经网络,测试集用于测试其性能。三、方法我们使用了基于深度学习的方