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暗通道去雾,引导滤波优化透视率后图像出现色斑, 近景有边缘部分严重不对,出现这种情况可能的问题是什么啊
marslycan
2014-08-28 04:32:25
处理暗通道时我选择的最小值滤波半径是 7,估算透射率时选择的 W= 0.95.引导滤波时选择的引导图为原图的灰度图像,均值滤波窗口Wk选择的半径为28,以下几幅图是我目前处理的结果,(全球大气光部分依旧没有进行特别处理,只是按论文给出的方法粗糙的估算,)在这几幅图中 我发现 出现问题的区域集中于 雾对 景物影响小,而且景物边缘明显的部分。另外 我在最后利用投射率对图像进行去雾的方法可能有错,仅仅是对彩色图像的3个颜色通道 分别按照公式进行处理的,求大牛指导,小弟初学图像没多久,对图像的认识很局限。
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暗通道去雾,引导滤波优化透视率后图像出现色斑, 近景有边缘部分严重不对,出现这种情况可能的问题是什么啊
处理暗通道时我选择的最小值滤波半径是 7,估算透射率时选择的 W= 0.95.引导滤波时选择的引导图为原图的灰度图像,均值滤波窗口Wk选择的半径为28,以下几幅图是我目前处理的结果,(全球大气光部分依旧没有进行特别处理,只是按论文给出的方法粗糙的估算,)在这几幅图中 我发现 出现问题的区域集中于 雾对 景物影响小,而且景物边缘明显的部分。另外 我在最后利用投射率对图像进行去雾的方法可能有错,仅仅是对彩色图像的3个颜色通道 分别按照公式进行处理的,求大牛指导,小弟初学图像没多久,对图像的认识很局限
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2017-01-20
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我也想问一下,问题怎么解决的?
cyllyq
2016-06-07
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问题是怎么解决的能分享一下吗,我也是遇到了类似的问题
不停歇的蚂蚁
2014-10-11
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问题怎么解决的,我的也出现这样的问题了
marslycan
2014-08-29
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上面那些色块的问题已经解决 但是 还是出现了一些色斑,我想可能是大气光强未优化的原因了。
marslycan
2014-08-29
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问题已解决~~~~~~~~~~~~~~
marslycan
2014-08-28
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还有就是出现问题区域的大小与我对最小值滤波半径的选取有关
改进
暗通道
去
雾
算法
当获取
暗通道
时当最小值滤波器的窗口大小为 15 *15 时,容易将
图像
的
边缘
的信息模糊,但滤波窗口中
暗通道
出现
的几率增大使得最后的去
雾
效果更自然,而最小值滤波器的窗口大小为3*3 时,
图像
的
边缘
信息保留,但是会使得滤波窗口中
暗通道
出现
的几率降低,导致最后的复原
图像
出现
过度去
雾
的
情况
,而 He 提出的
引导滤波
器的特点是能够保持
图像
的
边缘
,同时对于
图像
的非
边缘
起到平滑作用。 去
雾
后的
图像
在景深变化大的地方会产生光晕现象,而导致这一
问题
的原因是在
暗通道
计算过程中使用了最小值滤波。在...
【
图像
去
雾
】
暗通道
先验结合
引导滤波
去
雾
【含Matlab源码 4394期】
暗通道
先验结合
引导滤波
去
雾
完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!
【
图像
去
雾
】基于
暗通道
先验结合
引导滤波
实现
图像
去
雾
附Matlab代码
雾
霾天气会
严重
影响
图像
的清晰度,降低
图像
的视觉质量,影响
图像
的后续处理。因此,
图像
去
雾
技术成为了
图像
处理领域的重要研究方向之一。本文将介绍一种基于
暗通道
先验结合
引导滤波
的
图像
去
雾
方法,该方法能够有效地去除
图像
中的
雾
霾,恢复
图像
的清晰度。1.
暗通道
先验
暗通道
先验是
图像
去
雾
领域中的一种重要先验知识,它描述了无
雾
图像
中,像素点的最小值通常很小,而
雾
霾
图像
中,由于
雾
霾的散射作用,像素点的最小值会变得更大。1.1
暗通道
的定义其中,x 表示
图像
中的像素点坐标,y 表示该像素点周围的邻域像素点坐标。
图像
去
雾
暗通道
与导引滤波标签(空格分隔): 论文学习笔记
暗通道
与导引滤波
暗通道
与
图像
去
雾
1
暗通道
理论 2
雾
的成像模型 3
暗通道
理论去
雾
推导 4 实验结果 5 该理论的缺陷 导引滤波 1导引滤波概述 2数学推导 3实验效果 31去
雾
效果 32
边缘
保持效果 4算法复杂度说明 5加权导引滤波 实际用途 1.
暗通道
与
图像
去
雾
雾
霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗
opencv-python
图像
增强二:
图像
去
雾
(
暗通道
去
雾
)
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。
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