Image-Dehazing-using-CNN:研讨会实施

CNN图像去雾 在有雾或朦胧的天气情况下拍摄的图像会受到大气颗粒的散射的严重影响，这会降低对比度，改变颜色，并使物体特征难以通过人类视觉和某些室外计算机视觉系统来识别。 因此，图像去雾是至关重要的问题，并且已经在计算机视觉领域进行了广泛的研究。 图像去雾的作用是减轻天气因素的影响，以增强图像的视觉效果并为图像的后处理提供帮助。 该研讨会回顾了过去十年中开发的图像去雾的主要方法，并探讨了一种使用Rank CNN来自动学习雾度相关特征的技术，该技术可用于对输入的雾度图像进行雾化。 通过以精心设计的方式训练RankC，可以从大量的模糊图像补丁中自动学习与雾度相关的强大功能。 基于这些特征，可以通过使用通过随机森林回归训练的雾霾密度预测模型有效地消除雾霾。