Desempañado de imágenes:
Las imágenes tomadas en días de niebla se ven fácilmente afectadas por la niebla o la neblina, lo que da como resultado detalles de imagen borrosos, bajo contraste y pérdida de información importante de la imagen. Para resolver estos problemas, surgieron algoritmos de desempañado de imágenes según lo requieran los tiempos. El algoritmo de desempañado de imágenes es un método de análisis y procesamiento de imágenes destinado a satisfacer las necesidades de escenas específicas, resaltando los detalles de la imagen y mejorando la calidad de la imagen.
El borrado de imágenes incluye principalmente algoritmos de borrado basados en la mejora de imágenes y algoritmos de borrado basados en la restauración de imágenes (algoritmos de borrado basados en redes neuronales convolucionales).
Algoritmo de eliminación de neblina previa del canal oscuro:
El llamado canal oscuro es una suposición básica. Esta suposición cree que en la mayoría de las áreas locales que no son del cielo, hay algunos píxeles (píxeles oscuros) que tienen un valor muy bajo en al menos un canal de color, acercándose a 0. El canal oscuro en realidad se obtiene tomando el valor mínimo de los tres canales de rgb para formar una imagen en escala de grises y luego realizando un filtro de valor mínimo.
Se puede encontrar que cuando hay niebla mostrará un cierto gris, pero cuando no hay niebla mostrará mucho negro (los píxeles están cerca de 0).El autor ha contado las características de más de 5.000 imágenes. , y básicamente se ajustan a tal teorema a priori.
De hecho, hay muchas razones para esta suposición en la vida real, como sombras en automóviles, edificios o ciudades, u objetos o superficies de colores brillantes (como hojas verdes, varias flores brillantes o superficies de agua azul verdosas), más oscuros. objetos o superficies.
En visión artificial, un modelo que describe una imagen borrosa se puede expresar como
I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( 1 − t ( x ) ) (1)
I(x) es la imagen con niebla observada, J(x) es la imagen sin niebla, A es el valor de la luz atmosférica y t(x) es la transmitancia, que representa una parte de la luz que puede llegar al sistema informático. sin estar disperso.
Defectos del algoritmo de eliminación previa del canal oscuro:
El canal oscuro anterior es un resultado estadístico, que es el resultado estadístico de una gran cantidad de fotos al aire libre sin niebla.Si hay una luz atmosférica similar en la escena de destino, como nieve, pared de fondo blanco, mar, luz solar, etc. , entonces, debido al requisito previo Si no se establece, no se obtendrán resultados satisfactorios en este momento, pero el algoritmo funcionará bien para fotos generales de paisajes.