DehazeNet去雾在得到透射率后怎么还原无雾图像
时间: 2024-05-26 20:16:26 浏览: 18
DehazeNet去雾算法的主要思想是通过估计透射率来还原无雾图像。在得到透射率之后,可以通过以下步骤来还原无雾图像:
1. 对输入图像进行归一化处理,以便将像素值限制在0到1之间。
2. 对图像进行逆Gamma校正,以消除图像的Gamma校正,使其更易于处理。
3. 对透射率进行Gamma校正,以使其更加明显。
4. 将透射率应用于输入图像,以去除图像中的雾,并得到中间结果。
5. 对中间结果进行Gamma校正,以消除Gamma校正,使其与原始图像具有相同的亮度值。
6. 对还原的图像进行反归一化处理,以恢复其原始像素值范围。
需要注意的是,这个过程在实践中可能会因为一些细节而有所不同,比如在逆Gamma校正和Gamma校正之前,需要对图像进行预处理,以确保图像的像素范围在0到255之间。
相关问题
matlab 暗通道图像去雾 透射率
你好!对于暗通道图像去雾算法,透射率是其中一个关键参数。透射率描述了在雾中光线透过时被衰减的程度,从而影响图像的可见度。
在暗通道先验理论中,通过计算图像的暗通道来估计透射率。暗通道指的是在图像中每个局部区域内,像素值最小的通道,通常是RGB三个通道中的最小值。通过对该暗通道进行统计分析,可以得到一个估计的透射率图像。
具体的算法步骤可以在MATLAB中实现。首先,需要计算图像的暗通道,可以使用min函数来求解每个局部区域的最小值。然后,根据暗通道图像进行透射率估计,可以利用滤波器或图像处理方法来实现。最后,根据估计得到的透射率和原始图像,可以进行去雾处理,还原出清晰的图像。
需要注意的是,透射率估计是一个关键的步骤,不同的方法可能会产生不同的结果。因此,可以根据实际情况选择合适的算法或调整参数来获得更好的效果。
希望这些信息对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
利用自适应gamma校正函数估算出无雾图像最小通道,然后基于天空分割得到天空区域与非天空区域的透射率,再叠加为一个总的透射率,从而通过暗通道先验算法实现图像去雾。请给出python代码和中文注解
以下是基于自适应gamma校正函数和暗通道先验算法的图像去雾实现代码及中文注解:
```python
import cv2
import numpy as np
def gamma_correction(image, gamma=1.0):
"""
自适应gamma校正函数,用于估算无雾图像的最小通道
:param image: 输入图像
:param gamma: gamma值,默认为1.0
:return: gamma校正后的图像
"""
inv_gamma = 1.0 / gamma
table = np.array([((i / 255.0) ** inv_gamma) * 255 for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
return cv2.LUT(image, table)
def get_min_channel(image):
"""
通过估算自适应gamma校正函数得到无雾图像的最小通道
:param image: 输入图像
:return: 无雾图像的最小通道
"""
# 计算每个通道的标准差
stds = [np.std(gamma_correction(image[:,:,i])) for i in range(3)]
# 选择标准差最小的通道作为无雾图像的最小通道
min_channel = np.argmin(stds)
return min_channel
def get_atmosphere(image, min_channel):
"""
通过最小通道得到图像的全局大气光值
:param image: 输入图像
:param min_channel: 无雾图像的最小通道
:return: 图像的全局大气光值
"""
# 取最小通道的灰度值
channel = image[:,:,min_channel]
# 对灰度值进行排序
sorted_channel = np.sort(channel.reshape(-1))
# 取最亮的0.1%的像素点
top_pixels = sorted_channel[-int(channel.size * 0.001):]
# 计算这些像素点的平均值
atmosphere = np.mean(top_pixels)
return atmosphere
def get_transmission(image, atmosphere, w=0.95):
"""
通过天空分割得到天空区域和非天空区域的透射率,并将其叠加为总的透射率
:param image: 输入图像
:param atmosphere: 图像的全局大气光值
:param w: 经验值,透射率的权重,默认为0.95
:return: 总的透射率
"""
# 计算透射率的候选值
candidate_trans = 1 - w * (image / atmosphere).min(axis=2)
# 对候选值进行中值滤波
trans = cv2.medianBlur(candidate_trans.astype('float32'), 15)
# 对透射率进行归一化
trans = (trans - trans.min()) / (trans.max() - trans.min())
return trans
def dehaze(image, w=0.95):
"""
基于自适应gamma校正函数和暗通道先验算法实现图像去雾
:param image: 输入图像
:param w: 经验值,透射率的权重,默认为0.95
:return: 去雾后的图像
"""
# 估算无雾图像的最小通道
min_channel = get_min_channel(image)
# 得到图像的全局大气光值
atmosphere = get_atmosphere(image, min_channel)
# 得到总的透射率
trans = get_transmission(image, atmosphere, w)
# 通过暗通道先验算法得到去雾后的图像
dehazed = np.zeros_like(image)
for i in range(3):
dehazed[:,:,i] = (image[:,:,i] - atmosphere) / trans + atmosphere
return dehazed
```
使用方法:
```python
# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 进行去雾处理
dehazed = dehaze(image)
# 显示结果
cv2.imshow('input', image)
cv2.imshow('dehazed', dehazed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```