暗通道去雾算法的python实现
何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了,我今天也就不啰里啰唆,直接给出自己python实现的完整版本,全部才60多行代码,简单易懂,并有简要注释,去雾效果也很不错。
在这个python版本中,计算量最大的就是最小值滤波,纯python写的,慢,可以进一步使用C优化,其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东,效率还行。
import cv2
import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7):
'''最小值滤波,r是滤波器半径'''
'''if r <= 0:
return src
h, w = src.shape[:2]
I = src
res = np.minimum(I , I[[0]+range(h-1) , :])
res = np.minimum(res, I[range(1,h)+[h-1], :])
I = res
res = np.minimum(I , I[:, [0]+range(w-1)])
res = np.minimum(res, I[:, range(1,w)+[w-1]])
return zmMinFilterGray(res, r-1)'''
return cv2.erode(src, np.ones((2*r+1, 2*r+1))) #使用opencv的erode函数更高效
def guidedfilter(I, p, r, eps):
'''引导滤波,直接参考网上的matlab代码'''
height, width = I.shape
m_I = cv2.boxFilter(I, -1, (r,r))
m_p = cv2.boxFilter(p, -1, (r,r))
m_Ip = cv2.boxFilter(I*p, -1, (r,r))
cov_Ip = m_Ip-m_I*m_p m_II = cv2.boxFilter(I*I, -1, (r,r))
var_I = m_II-m_I*m_I a = cov_Ip/(var_I+eps)
b = m_p-a*m_I m_a = cv2.boxFilter(a, -1, (r,r))
m_b = cv2.boxFilter(b, -1, (r,r))
return m_a*I+m_b def getV1(m, r, eps, w, maxV1): #输入rgb图像,值范围[0,1]
'''计算大气遮罩图像V1和光照值A, V1 = 1-t/A'''
V1 = np.min(m,2) #得到暗通道图像
V1 = guidedfilter(V1, zmMinFilterGray(V1,7), r, eps) #使用引导滤波优化
bins = 2000
ht = np.histogram(V1, bins) #计算大气光照A
d = np.cumsum(ht[0])/float(V1.size)
for lmax in range(bins-1, 0, -1):
if d[lmax]<=0.999:
break
A = np.mean(m,2)[V1>=ht[1][lmax]].max() V1 = np.minimum(V1*w, maxV1) #对值范围进行限制 return V1,A def deHaze(m, r=81, eps=0.001, w=0.95, maxV1=0.80, bGamma=False):
Y = np.zeros(m.shape)
V1,A = getV1(m, r, eps, w, maxV1) #得到遮罩图像和大气光照
for k in range(3):
Y[:,:,k] = (m[:,:,k]-V1)/(1-V1/A) #颜色校正
Y = np.clip(Y, 0, 1)
if bGamma:
Y = Y**(np.log(0.5)/np.log(Y.mean())) #gamma校正,默认不进行该操作
return Y if __name__ == '__main__':
m = deHaze(cv2.imread('land.jpg')/255.0)*255
cv2.imwrite('defog.jpg', m)
下面给两个运行效果吧
暗通道去雾算法的python实现的更多相关文章
- Retinex图像增强和暗通道去雾的关系及其在hdr色调恢复上的应用
很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法.的确,二者的理论.计算方法都完全迥异,本人直接从二者的公式入手来简单说明一下,有些部分全凭臆想,不对之处大家一起讨论. 首先,为描述方 ...
- 《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果(速度可实时)
最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道< ...
- paper 105: 《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果及其他
在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者 ...
- paper 100:何恺明经典去雾算法
一:由简至美的最佳论文(作者:何恺明 视觉计算组) [视觉机器人:个人感觉学习他的经典算法固然很重要,但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的] 那是2009年4月24日的早上,我收到了一封不同 ...
- 纯C++去雾算法
去雾算法 前言:经过不断的改进研究,该算法最终稳定,高效的问世了. 经过研究使该算法适应大雾环境,对该算法的内存优化,可以实时的高效的执行. 一.实时视频: watermark/2/text/aHR0 ...
- 一种可实时处理 O(1)复杂度图像去雾算法的实现。
在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是& ...
- 基于暗通道优先算法的去雾应用(Matlab/C++)
基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理: 参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri ...
- OpenCV导向滤波(引导滤波)实现(Guided Filter)代码,以及使用颜色先验算法去雾
论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向 ...
- 基于clahe的图像去雾
基于clahe的图像去雾 通过阅读一些资料,我了解到clahe算法对图像去雾有所价值,正好opencv中有了实现,拿过来看一看. 但是现在实现的效果还是有所差异 #); clahe] ...
随机推荐
- Asp.net Web Api添加异常筛选器
一.定义一个异常筛选器 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Web;using S ...
- 5、Android-跨程序共享数据--内容提供器
Android数据持久化技术:文件存储.SharedPreferences存储.数据库存储 使用这些持久化技术保存的数据只能再当前的应用程序中访问 但是对于不同应用之间的可以实现跨程序数据共享的功能 ...
- JAVA:字符串反转
import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.Collections;import java.util.Lis ...
- mark DOwm
https://github.com/summerscar/live2dDemo {% cq %} 人生乃是一面镜子, 从镜子里认识自己, 我要称之为头等大事, 也只是我们追求的目的! {% endc ...
- 《STL源码剖析》要点摘抄
1. STL的空间配置器 SGI STL设计了双层级配置器,第一级配置器直接使用malloc().free(),第二级配置器则视情况采用不同的策略:当配置区块超过128bytes时,视为“足够大”,便 ...
- 如何弹出WiFi提示列表。
如果你的程序中用到了WiFi,想在没有有效WiFi的时候出现如图所示的提示该怎么做? 其实很简单, 只需要在Info.plist中添加如下Key/Value UIRequiresPersistentW ...
- 硬盘分区表知识——详解硬盘MBR
这片文章说得很详细,原文:http://hi.baidu.com/waybq/blog/item/3b8db64bef3dc7f583025c66.html --------------------- ...
- MongoDB模糊查询 工具
{"Exception":{$regex:"定时发送邮件"}} //模糊查询条件 {"DateTime":-1} // ...
- sublime install package没反应,以及安装后没有出现install package选项
离线安装Package Control 一般出现这种问题的是网络原因,我们可以下载离线安装包 连接地址:https://github.com/wbond/package_control 安装完成后解压 ...
- IDL返回众数(数组中出现次数最多的值)
对于整型数组,可以直接利用histogram函数可以实现,示例如下: IDL>array = [1, 1, 2 , 4, 1, 3, 3, 2, 4, 5, 3, 2, 2, 1, 2, 6, ...