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,为描述方便,后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像. Retinex的公式就是: J=I/L                                                                                         (1) 其中,J是所求的图像…
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''' ''…
图像增强方面我共研究了Retinex.暗通道去雾.ACE等算法.其实,它们都是共通的.甚至可以说,Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角,而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物.下面将依次讨论,每个算法写一个心得,欢迎拍砖. 今天先写Retinex.Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积.而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解.研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照…
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<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 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法…
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<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor…
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 Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对…
(一)高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器.又由于高斯函数是正态分布的密度函数.因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布(Normal distribution)的噪声非常有效.一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下: 公式中,为标准差,由于图像通常是二维信号,因此图像去噪通常使用二维高斯函数作为传递函数,而高斯函数具有可分离的特性,因此可以先对行进行高斯滤波,再对列进行高…
前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟…
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.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开…
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,我收到了一封不同寻常的email.发信人是CVPR 2009的主席们,他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award).我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误.这真是一件令人难以置信的事情. 北京灰霾照片的去雾结果 CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议,是计算机视觉领域最…