图像去雾技术旨在解决由大气散射导致的图像模糊与低对比度问题。大气散射是指光线与大气中的微粒相互作用产生的现象，导致远处物体的细节与清晰度降低，从而对图像处理与分析构成挑战。去雾算法通常基于物理模型与统计特性，推断并恢复雾霾图像，常见的方法包括暗通道先验、频域滤波、偏微分方程等。这些方法通过...
图像去雾算法简述 图像去雾通常分为室内图像去雾和室外图像去雾两个子项。基础模型：大气光模型：是去雾算法的基础。该模型认为有雾图像的形成是由物体反射的光线和大气光共同组成的。雾的削弱和放射性能与物体到摄像机的景深有关。传统任务：传统去雾研究的主要任务是计算成雾的通透图和大气光。算法发展：在早期的算法...
基于深度学习图像去雾具体怎么实现呢? 最后，Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining，2019年WACV上发表，利用GAN网络实现端到端图像去雾，并解决了网格伪影问题，显著提高了PSNR和SSIM指标。总结而言，基于深度学习的去雾算法在图像恢复质量、效率和实用性上都有显著提升，是当前图像处理领域的重要研究方向。
图像去雾(Haze Removal) 研究领域中，去雾方法大致分为基于图像增强和基于图像复原两大类。增强类算法如直方图均衡化、AHE、CLAHE等，着重于增强对比度，而复原类如暗通道去雾、单幅图像去雾等，是基于大气退化模型进行处理。近年来，深度学习的引入，如利用CNN进行参数估计或直接生成去雾图像，也取得了显著进展。其中，何恺明的暗通...
图像去雾入门指南 物理模型去雾：这是图像去雾的核心方法之一，其中大气光照模型是关键。理解该模型后，需要关注大气光照与传输率的估计。二、大气光照估计 基本方法：简单的大气光照估计可以通过图像中最亮的像素点值来得到。但这种方法在夜间或光源分布不均的情况下效果不佳。进阶方法：如《四叉树分解估计大气光照》论文所...
