画像の曇り除去技術における霧の回復の問題

画像の曇り除去テクノロジにおける霧の回復の問題には、特定のコード例が必要です。

コンピュータ ビジョン テクノロジの継続的な開発に伴い、画像の曇り除去テクノロジは徐々に広く使用されるようになりました。通常の撮影条件では、霧の存在により、画質の低下や細部の損失などの問題が発生することがよくあります。そのため、画像内の霧をどのように復元するかが注目の研究テーマの 1 つとなっています。

一般的に、画像のかすみ除去の目的は、かすみのある画像から散乱する霧を推定して除去することによって、かすみのない元の画像を復元することです。画像のかすみ除去の中心的な問題は、かぶりを正確に推定する方法です。

現在、画像のかすみ除去技術には、主に単一画像かすみ除去と複数画像かすみ除去の 2 つの方法があります。単一画像の曇り除去は霧の多い画像に対する直接的な曇り除去操作を指しますが、複数画像の曇り除去には複数の視点または時系列からの画像の曇り除去が含まれます。

単一画像のかすみ除去で最も一般的に使用される方法は、大気散乱モデルを使用してかぶりを推定することです。大気散乱モデルは、霧による光の散乱と吸収を次のように記述します。

I = J t A (1 - t)

ここで、I は測定されます。画像、J は霧のない元の画像、A は地球規模の大気照度、t は霧濃度です。画像のかすみ除去の目的は、t と A を推定することによって J を回復することです。

もちろん、大気散乱モデルは、シーン全体で光が均一であり、霧の濃度が全体的に均一であることを前提としています。ただし、現実のシナリオでは、これらの仮定が当てはまらないことがよくあります。したがって、研究者はこれらの問題に対処するために多くの改良されたアルゴリズムを提案してきました。

以下は、ダーク チャネル事前かすみ除去方法に基づく画像のかすみ除去方法を示す具体的なコード例です。

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)

このコードは、ダーク チャネル事前かすみ除去方法に基づいて画像を実装します。ダークチャネル事前処理を通じて、画像内の大気照度と透過率を推定できます。次に、逆透過率を計算することにより、かすみのない画像が復元されます。

もちろん、これは 1 つの方法の例にすぎず、画像のかすみを除去する方法はたくさんあります。画像のかすみ除去については、より詳細な研究と具体的な実装が多数あり、読者はニーズや興味に応じてさらに探索し、理解することができます。

以上が画像の曇り除去技術における霧の回復の問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。