本文介绍一下中国大陆第一篇计算机视觉顶会的best paper,也是何恺明第一次在计算机视觉领域大放异彩的一篇经典之作—Dark Channel Prior。另外本文在Dark Channel Prior算法的基础上,介绍何恺明后续提出的Large-Kernel和Guided Filter两种加速方法。 Dark Channel Prior 图像去雾任务的目标是把一张雾图转变成一张无雾图...
(2)在这些位置中,在原始有雾图像 中寻找对应的具有最高亮度的点的值,作为A值。 到这一步,我们就可以进行无雾图像的恢复了。由 ,推出 ,现在 、、 都已经求得了,因此,完全进行出J,也就是去雾后的图像了。当投射图 的值很小时,会导致 的值偏大,从而使得图像整体向白场过度,因此一般可设置一阈值 ,当 值...
user=DhtAFkwAAAAJ&hl=zh-CN [5] 基于颜色衰减先验去雾算法 https://www.cnblogs.com/zjuthantics/p/5276856.html 关键词:暗通道先验、matlab鼠标交互、plot更新绘制点 这是第一部分工作,主要验证暗通道先验理论,参考了[5]中资料。 二、实现 暗通道先验:“在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会有至少一...
二、实现 论文求解核心公式是: 现有图已知,未知量为待求图,全局大气光和未被散射光。 A全局大气光采用亮度值(hsv-v)最高的前0.1%像素的rgb值去分别估计三通道的全局大气光 t(x)未被散射光结合暗通道先验公式如下去估计。 因此即可求待求图J(x),为了控制误差,对t(x)做一个最小值约束,计算公式如下: 三、...
[论文复现]何恺明博士CVPR2009去雾算法(2) 一、前言 终于,简单实现了何博士论文去雾算法的基础部分。由于CVPR2009论文中的优化方法比较麻烦,速度比较慢,何博士于2010ECCV补充了一篇Guided Image Filtering优化求解速度,此处后面的优化我直接调用了何博士的函数。
[论文复现]何恺明博士CVPR2009去雾算法(1) 一、前言 近期打算研读一下何博士第一篇文章,复现其论文算法,主要参考的博文有: [1] Kaiming He论文心得 https://www.cnblogs.com/molakejin/p/5708883.html [2] 论文原理、实现与效果 http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html...