Schechner 去雾算法
时间: 2024-03-06 19:45:39 浏览: 32
Schechner去雾算法是一种用于图像去雾的算法,由Schechner等人在2001年提出。该算法旨在通过估计场景中的散射分量和透射分量来恢复被雾遮挡的图像。
Schechner去雾算法的基本原理是利用图像中的亮度信息和颜色信息来估计透射分量和散射分量。首先,通过计算图像中的暗通道先验来估计透射分量。暗通道先验是指在自然场景中,任何一个局部区域的最小值通常会接近于零。然后,通过使用透射分量的估计值来恢复原始图像。
Schechner去雾算法的优点是能够有效地去除图像中的雾霾,并且对于不同类型的图像都具有较好的效果。然而,该算法也存在一些限制,例如对于具有高对比度和复杂纹理的图像,可能会产生一些伪影或失真。
相关问题
Yoav Yosef Schechner正交差分偏振去雾
Yoav Yosef Schechner提出的正交差分偏振去雾方法是一种基于偏振成像的图像去雾方法。该方法利用了天空区域的偏振信息,通过计算正交偏振方向上的差分来估计雾的浓度,从而实现图像去雾。
具体实现步骤如下:
1. 对输入的彩色图像进行偏振成像,得到四张偏振图像,分别为I0、I45、I90和I135。
2. 计算每个像素点在正交偏振方向上的差分值,得到一个灰度图像D。
3. 对D进行归一化处理,得到一个浓度图像C。
4. 利用C对原始图像进行去雾处理,得到去雾后的图像J。
具体的实现细节可以参考Yoav Y.Schechner等人的论文。
下面是一个简单的Python实现代码,仅供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
def orthogonal_polarization_dehazing(img):
# 偏振成像
I0 = img[:, :, 0] * 1.0 / 255
I45 = img[:, :, 1] * 1.0 / 255
I90 = img[:, :, 2] * 1.0 / 255
I135 = img[:, :, 3] * 1.0 / 255
# 计算正交偏振方向上的差分
D = (I0 - I90) ** 2 + (I45 - I135) ** 2
# 归一化处理
D = cv2.normalize(D, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
# 估计浓度
C = 1 - D
# 去雾处理
J = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
J[:, :, i] = (img[:, :, i] - C) / np.maximum(C, 0.1)
# 调整像素值范围
J = cv2.normalize(J, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
return J.astype(np.uint8)
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 进行正交差分偏振去雾
result = orthogonal_polarization_dehazing(img)
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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