基于传播滤波的单幅图像去雾方法.pdf
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基于传播滤波的单幅图像去雾方法.pdf
本发明提供一种基于传播滤波的单幅图像去雾方法,首先通过双区域滤波法估计初始大气透射率,再以最小颜色通道图作为参考图像,结合传播滤波法得到优化后的大气透射率,最后采用自适应方法优化的大气光强度,基于大气散射模型实现无雾图像的恢复。与现有技术相比,本发明的优势在于,能得到更为精确的大气透射率,可以改善现有的图像去雾方法中景深突变边缘的去雾残留问题,同时边缘细节得到有效保持,局部纹理区域具有较好的空间平滑性。
基于天空区域分割处理的单幅图像去雾方法.pdf
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一种基于单幅图像的联合去雾检测方法、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种基于单幅图像的联合去雾检测方法、装置及存储介质,所述方法包括获取PASCAL‑VOC2012数据集,使用大气散射模型方程对数据集进行雾化处理,生成不同浓度的雾天图像;将雾天图像输入预先构建的检测网络模型进行检测,其中,检测网络模型包括特征提取模块和颈部检测模块;检测时,将雾天图像输入特征提取模块中,提取雾天图像上不同分辨率的特征图;根据不同分辨率的特征图进行向量之间的特征融合,并输入至颈部检测模块进行检测,获得不同分辨率的检测结果,本发明具有检测精度高、实时性和应用性较强、漏检率低等优点,
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北方工业大学本科毕业设计(论文)题目:基于同态滤波的图像去雾方法指导教师:郭芬红专业班级:信11-2学号:11105010221姓名:吴瑾瑾日期:2015年6月19日PAGE\*MERGEFORMATIIIPAGE\*MERGEFORMAT1基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像,模糊不清、颜色失真,影响视觉效果。因此有必要对图像进行去雾研究。图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰,达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用,从而得到高质量的图像。图像去雾的方法众多,同态滤波
一种Resnet计算Veil的单幅图像去雾方法.pdf
本发明公开了一种Resnet计算Veil的单幅图像去雾方法,包括两个主要步骤:形成雾度图像;架构深度残差神经网络,输出无雾图像。本发明提出的方法的主要贡献是将深度学习方法应用于单图像去雾,从而使其提出的算法效率更高,运行时间更少,从而使其可应用于外科内窥镜等多个领域,并通常用于视觉系统。本发明首先寻找一种有效的方法来分析雾度图像,同时提供一种消除雾度的有效方法。然后训练一个神经网络,用来执行预测大气光幕。根据从深度图和大气光等数据集中的可用地面真相元数据中恢复的大气光幕来训练神经网络,可以减少计算时间,并