Problem der Nebelwiederherstellung bei der Bild-Defogging-Technologie

Das Problem der Nebelwiederherstellung in der Bild-Defogging-Technologie erfordert spezifische Codebeispiele

Mit der kontinuierlichen Entwicklung der Computer-Vision-Technologie wurde die Bild-Defogging-Technologie nach und nach weit verbreitet. Unter normalen Aufnahmebedingungen führt das Vorhandensein von Nebel häufig zu Problemen wie verminderter Bildqualität und Detailverlust. Daher ist die Wiederherstellung von Nebel in Bildern zu einem der aktuellen Forschungsthemen geworden.

Im Allgemeinen besteht das Ziel der Bildenttrübung darin, das ursprüngliche schleierfreie Bild wiederherzustellen, indem Nebelstreuungen aus dem verschwommenen Bild abgeschätzt und entfernt werden. Das Kernproblem der Bildtrübung besteht darin, den Nebel genau abzuschätzen.

Derzeit umfasst die Bild-Dehazing-Technologie hauptsächlich zwei Methoden: Einzelbild-Dehazing und Mehrfachbild-Dehazing. Unter Einzelbild-Entschleierungsbeseitigung versteht man die direkte Bereinigung eines verschwommenen Bildes, während Mehrbild-Beschlagentfernung das Entnebeln von Bildern aus mehreren Perspektiven oder Zeitreihen umfasst.

Bei der Einzelbild-Entnebelung ist die häufigste Methode die Verwendung des atmosphärischen Streumodells zur Schätzung des Nebels. Das atmosphärische Streumodell beschreibt die Streuung und Absorption von Licht durch Nebel wie folgt:

I = J t + A (1 - t)

wobei I das gemessene Bild und J das ursprüngliche nebelfreie Bild ist Bild, A ist die globale atmosphärische Beleuchtung und t ist die Nebelkonzentration. Das Ziel der Bildenttrübung besteht darin, J durch Schätzung von t und A wiederherzustellen.

Natürlich geht das atmosphärische Streumodell davon aus, dass das Licht in der gesamten Szene gleichmäßig ist und dass die Nebelkonzentration global gleichmäßig ist. In realen Szenarien gelten diese Annahmen jedoch häufig nicht. Daher haben Forscher viele verbesserte Algorithmen zur Bewältigung dieser Probleme vorgeschlagen.

Das Folgende ist ein spezifisches Codebeispiel, das eine Methode zur Bildenttrübung basierend auf dem Dark-Channel-Prior zeigt:

import numpy as np
import cv2

def dark_channel(img, patch_size):
  min_channel = np.min(img, axis=2)
  return cv2.erode(min_channel, np.ones((patch_size, patch_size)))

def atmospheric_light(img, dark_img, top_percentage):
  h, w = img.shape[:2]
  flattened_img = img.reshape(h*w, 3)
  flattened_dark = dark_img.flatten()
  top_num = int(h*w*top_percentage)
  indices = np.argpartition(flattened_dark, -top_num)[-top_num:]
  top_pixels = flattened_img[indices]
  atmospheric_light = np.max(top_pixels, axis=0)
  return atmospheric_light

def transmission_map(img, atmosphere_light, omega, patch_size):
  img_normalized = img / atmosphere_light
  dark = dark_channel(img_normalized, patch_size)
  transmission = 1 - omega * dark
  return transmission

def recover(img, transmission, atmosphere_light, omega):
  transmission_normalized = np.maximum(transmission, omega)
  recover = (img - atmosphere_light) / transmission_normalized + atmosphere_light
  return np.clip(recover, 0, 255).astype(np.uint8)

def dehaze(img, omega=0.95, patch_size=15, top_percentage=0.001):
  dark = dark_channel(img, patch_size)
  atmospheric_light = atmospheric_light(img, dark, top_percentage)
  transmission = transmission_map(img, atmospheric_light, omega, patch_size)
  output = recover(img, transmission, atmospheric_light, omega)
  return output

if __name__ == '__main__':
  img = cv2.imread('hazy_image.jpg')
  output = dehaze(img)
  cv2.imwrite('dehazed_image.jpg', output)

Dieser Code implementiert eine Bild-Dehazing-Methode basierend auf dem Dark-Channel-Prior. Durch den Dunkelkanal vorab können die atmosphärische Beleuchtung und Transmission im Bild abgeschätzt werden. Anschließend wird das schleierfreie Bild durch Berechnung der umgekehrten Durchlässigkeit wiederhergestellt.

Natürlich ist dies nur ein Beispiel für eine Methode, es gibt viele Möglichkeiten, Bilder zu entschärfen. Es gibt viele weitere ausführliche Studien und spezifische Implementierungen der Bildenttrübung, und die Leser können sie entsprechend ihren Bedürfnissen und Interessen weiter erforschen und verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonProblem der Nebelwiederherstellung bei der Bild-Defogging-Technologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!