针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。
2022-09-16 08:34:22
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C# 操作200M以上的大图片 实现图片加雾效果，使用opencv技术 内附详细说明和所需库文件 适合研究GIS方向的开发人员借鉴...
2022-09-14 14:28:07
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以过境时间不同的NOAA-16/AVHRR、NOAA-17/AVHRR、FY1-D/MVRIS、TERRA/MODIS和AQUA/MODIS五种遥感影像数据组成一组序列影像，对发生在湖北省2005年2月4日的辐射雾进行了一次变化检测与分析。经地面验证，序列影像数据在雾变化检测的研究方面具有很大的潜力，检测结果动态地显示了该次大雾的形成、发展、稳定、消散的过程。将检测结果与该区域的DEM和水系矢量图结合分析发现，二者在辐射雾的变化发展过程中起着非常重要的作用。
2022-09-13 23:00:19
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深度图(jpg)+RGB图（jpg）合成有雾数据python代码，使用大气散光模型，设定可见度等参数，引导滤波。
2022-09-01 16:53:55
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AOD-Net pytorch数据集：
original_image.zip
training_images.zip
2022-08-31 22:05:56
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一种基于深度的图像雾效模拟算法，高仁杰，王祎，雾是自然场景中常见的天气现象，雾效的存在能够提升虚拟场景的真实感，并能为真实场景带来艺术美感效果。在基于机器学习的雾相关
2022-08-31 16:27:31
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为实现室外模糊红外图像对比度增强，提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点，对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波，获取透射率粗估计；通过图像统计信息自适应细化透射率，恢复出无雾图像；针对无雾图像整体亮度较暗现象，进一步采用背景抑制的分段对比度增强。实验结果表明：增强后图像细节信息突出，层次感丰富，人眼视觉效果良好。客观测评结果表明，该算法能有效增强红外图像对比度。嵌入式平台测试耗时28ms，可以实现实时红外图像增强处理。
2022-08-26 16:47:29
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