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贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法
贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法
贝叶斯框架
去雾算法
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贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法 王多超 王永国 董雪梅 胡晰远 彭思龙
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贝叶斯框架下的单幅图像的去雾算法
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在有雾天气条件下拍摄的图像，由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射，导致图像内容模糊不 清，颜色偏灰白色．为了恢复出清晰的图像，根据大气散射物理模型，利用图像的稀疏先验知识，在贝叶斯框架下提 出一种单幅图像去雾算法．该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果，并认为图像成像噪声服从零均值的高斯 分布，然后用IRLS方法对其求解．实验结果表明，该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色
单幅图像去雾方法研究
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关于分析了各种图像去雾方法的优缺点及图像去雾技术的发展方向和前景
考虑噪声的单个图像去雾的贝叶斯框架。
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现有的单个图像去雾算法只能满足去雾效率的要求，不能满足去噪的要求。 为了解决该问题，提出了一种考虑噪声的单图像去雾的贝叶斯框架。 首先，对贝叶斯框架进行了变换以满足去雾算法。 然后，通过使用退化图像的统计先验和客观假设，估计改进的大气散射模型的概率密度函数。 最后，通过具有反馈的迭代方法获得反射图像，以达到去雾和去噪之间的平衡。 实验结果表明，该方法可以同时有效地消除雾度和噪声。
用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的
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单幅图像的去雾新算法
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单幅图像的去雾新算法， 单幅图像的去雾新算法， 单幅图像的去雾新算法
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户外场景的光学成像往往会由于受到有雾天气的影响,造 成图像对比度降低、颜色偏灰白色、物体辨认不清,直接限制和 影响了室外目标识别、公路视觉监控和卫星遥感监测等各种视 觉系统效用的发挥[1,2]。给机载可见光成像系统带来的影响更 大,严重干扰了其工作的稳定性和可靠性,限制了其在地质灾 害监测和侦查方面的应用。因此,为了增强航拍数据的有效性 和可用性,降低气象条件对航空成像测量的限制,对雾天图像
基于pix2pix模型的单幅图像去雾算法
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图像去雾技术在各领域广泛应用，是复杂环境条件下提高图像辨识度的重要环节。但现有的图像去雾算法在自然真实情形下大多表现不佳，为了进一步提升图像去雾水平，文中采用了一种基于pix2pix模型的单幅图像去雾方法，通过利用编码器和解码器网络结构来解决图像去雾问题，并利用了马尔可夫判别器（PatchGAN）进行判断。实验结果表明，该方法在人工合成图像和自然真实图像上都取得了较好的视觉效果，得出的结论是，该方
基于三区域划分的单幅图像去雾算法
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1.版本：matlab2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容： 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
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基于双向耦合的单幅图像快速去雾算法
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基于暗原色先验的去雾算法估计出的透射图清晰度低，采用软抠图优化透射图时算法复杂度高，耗时大。而应用经典引导滤波优化时，算法复杂度低，但恢复出的图像在景深跳变处存在光晕现象。为解决上述问题，提出一种快速去雾算法，将颜色衰减先验代替暗原色先验，通过建立线性模型简化求解透射图的过程，从而快速得到原始估计的透射图。将估计的透射图作为引导滤波的输入图像，先对其下采样再进行滤波处理，以降低算法复杂度。对输出图
基于暗通道优先的单幅图像去雾算法
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透射梯度优先，多分辨率在户外场景中拍摄的图片，由于大气散射的作用，不管是晴天还是雾天等各种恶劣天气情况下，所获取的自然场景图像会出现颜色清晰度不够和对比度差等现象，不利于图像中包含的信息提取，尤其对交通系统及户外视觉系统等许多领域的正常工作都会造成严重的影响。为了解决这一问题，图像去雾算法的研究对此有非常重要的意义。针对此类问题结合暗通道优先、透射梯度优先规律等方法，通过实验及比较，对获取的图像做
特征学习的单幅图像去雾算法
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gqb666
2012-11-11
贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法，谢谢楼主分享！
ccshuai
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