图像去雾入门指南

发布网友发布时间：2024-10-08 17:38

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热心网友时间：2024-12-12 20:06

新手入门图像去雾领域，常感迷茫。本文旨在推荐适合新手阅读的去雾算法论文，以物理模型与图像融合去雾为基础。

物理模型去雾方面，大气光照模型是核心。理解模型后，关键在于大气光照与传输率的估计。大气光照的简单估计是通过图像中最亮像素点值。然而，这种方法在夜间去雾时效果不佳，因为光源分布不均。论文如《四叉树分解估计大气光照》提出以四叉树方式分解图像，寻找最亮块，对大气光照估计更具针对性。

传输率估计是物理模型去雾的难点。《何恺明的暗通道算法》用暗通道概念简化传输率估计，通过取图像局部区域的最小值，实现快速估计。《基于CNN的传输率估计》则利用卷积神经网络预测传输率，减少人工假设，提高算法精度。

图像融合去雾算法通过生成衍生图像，如对比度图与亮度图，实现去雾。《图像融合去雾》系列论文通过多尺度融合技术，增强图像对比度，实现去雾效果。《卷积神经网络与图像融合》结合CNN预测权重，进一步优化图像融合过程。

学习去雾算法，物理模型与图像融合去雾是基础。理解这些方法后，新手可以实现暗通道算法与图像融合前两步，为后续深入学习打下基础。

本文仅为入门推荐，旨在帮助建立对图像去雾领域的初步概念。探索更多算法与技术，需要持续学习与实践。感谢阅读，如有帮助，不妨点赞支持。