Problème d'estimation du degré de brume dans la technologie de désembuage d'image

Le problème de l'estimation du degré de brume dans la technologie de dévoilage d'images

Introduction
Avec l'accélération de l'urbanisation, le problème de la pollution de l'air est devenu de plus en plus grave et la brume est devenue un phénomène courant dans la vie urbaine. Parmi eux, la brume pose des défis aux tâches visuelles telles que l’acquisition et le traitement d’images. Afin d’améliorer le problème de dégradation de la qualité de l’image provoqué par le voile, les chercheurs ont proposé divers algorithmes de désembuage des images. Parmi ces algorithmes, l’estimation précise du degré de voile dans l’image est cruciale pour améliorer l’effet de dévoilage. Cet article abordera le problème d'estimation du degré de voile dans la technologie de dévoilage d'image et fournira des exemples de code spécifiques.

1. L'importance de l'estimation du niveau de voile
L'estimation du niveau de voile est une partie importante de la tâche de dévoilage de l'image. En estimant avec précision le degré de flou dans l'image, cela peut aider l'algorithme de dévoilage à mieux comprendre les informations mixtes de voile et de scène dans l'image, obtenant ainsi un effet de dévoilage plus précis. Dans les applications pratiques, il est souvent nécessaire de sélectionner des algorithmes et des paramètres de dévoilage appropriés en fonction du niveau de voile de l'image, améliorant ainsi l'effet du traitement de l'image.

2. Méthodes d'estimation du degré de brume couramment utilisées

1. Méthode d'estimation du degré de brume basée sur un canal sombre à échelle unique :
   Un canal sombre à échelle unique estime le degré de brume en analysant le canal sombre dans les images extérieures. Cette méthode suppose que la valeur minimale des canaux R, V et B d'un certain pixel de l'image (point source non lumineux) correspond à un certain pixel le plus lumineux de l'image et estime le niveau de brume grâce aux informations de profondeur de le degré de pixel le plus brillant. La formule de calcul spécifique est :
   A = min(R, G, B)
   t(x) = 1 - w * min(R/G, R/B, R/A)
   où R, G et B représentent respectivement, la valeur d'intensité des canaux rouge, vert et bleu au niveau du pixel (x, y). A représente la valeur de profondeur du pixel le plus lumineux de l'image et w est un poids fixe.
2. Méthode d'estimation du niveau de brume basée sur le contraste de l'image :
   Cette méthode estime le niveau de brume en fonction du contraste de l'image. En règle générale, les images brumeuses ont un faible contraste, tandis que les images non brumeuses ont un contraste élevé. Par conséquent, le degré de voile peut être estimé en comparant la différence de contraste entre l'image originale et l'image dévoilée. Une méthode de calcul simple consiste à calculer l'histogramme en niveaux de gris de l'image et à calculer l'erreur quadratique moyenne de l'histogramme.

3. Exemple de code
Ce qui suit est un exemple de code d'estimation du niveau de voile basé sur un canal sombre à échelle unique préalablement implémenté à l'aide du langage Python :

import cv2
import numpy as np

def estimate_haze_level(image):
    # 计算每个像素点的最小通道值
    min_channel = np.min(image, axis=2)
    
    # 计算最亮像素点的深度值
    A = np.max(min_channel)
    
    # 根据公式计算雾霾程度
    haze_level = 1 - 0.95 * (min_channel / A)
    
    return haze_level

# 读取原始图像
image = cv2.imread("input.jpg")

# 估计雾霾程度
haze_level = estimate_haze_level(image)

# 输出雾霾程度
print("Haze level:", haze_level)

4.Résumé
Le problème d'estimation du niveau de voile dans la technologie de dévoilage d'image est utile pour amélioration L'effet désensibilisant est crucial. Cet article présente l'importance de l'estimation du niveau de voile et fournit un exemple de code pour l'estimation du niveau de voile basée sur un canal sombre a priori à une seule échelle. Grâce à l'utilisation rationnelle d'algorithmes de dévoilage d'image et de procédés d'estimation du degré de voile, le problème de dégradation de la qualité d'image provoqué par le voile peut être efficacement amélioré et la précision et l'effet du traitement d'image peuvent être améliorés. À mesure que la recherche continue de s’approfondir, on pense que la technologie de désembuage des images sera plus largement utilisée à l’avenir.

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