이미지 디포깅 기술의 포그 복구 문제

이미지 디포깅 기술의 안개 복구 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

컴퓨터 비전 기술이 지속적으로 발전하면서 이미지 디포깅 기술이 점차 널리 사용되었습니다. 일반적인 사진 촬영 조건에서 안개가 있으면 이미지 품질이 저하되고 디테일이 손실되는 등의 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 따라서 영상 속 안개를 복원하는 방법은 연구의 뜨거운 주제 중 하나가 되었다.

일반적으로 이미지 디헤이징의 목표는 흐릿한 이미지에서 안개 산란을 추정하고 제거하여 안개가 없는 원본 이미지를 복원하는 것입니다. 이미지 디헤이징의 핵심 문제는 안개를 정확하게 추정하는 방법입니다.

현재 이미지 디헤이징 기술에는 주로 단일 이미지 디헤이징과 다중 이미지 디헤이징의 두 가지 방법이 포함됩니다. 단일 이미지 디포깅은 안개가 낀 이미지를 직접 디포깅하는 것을 의미하고, 다중 이미지 디포깅은 여러 관점이나 시계열에서 이미지를 디포깅하는 것을 의미합니다.

단일 이미지 디헤이징에서 가장 일반적인 방법은 대기 산란 모델을 사용하여 안개를 추정하는 것입니다. 대기 산란 모델은 안개에 의한 빛의 산란 및 흡수를 다음과 같이 설명합니다.

I = J t + A (1 - t)

여기서 I는 측정된 이미지이고 J는 안개가 없는 원본 이미지입니다. 이미지에서 A는 전역 대기 조도이고 t는 안개 농도입니다. 이미지 디헤이징의 목표는 t와 A를 추정하여 J를 복구하는 것입니다.

물론, 대기 산란 모델은 빛이 장면 전체에 걸쳐 균일하고 안개 농도가 전체적으로 균일하다고 가정합니다. 그러나 실제 시나리오에서는 이러한 가정이 성립하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 연구자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 개선된 알고리즘을 제안했습니다.

다음은 어두운 채널 사전 기반 이미지 디헤이징 방법을 보여주는 특정 코드 예입니다.

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)

이 코드는 어두운 채널 사전 기반 이미지 디헤이징 방법을 구현합니다. 어두운 채널 사전을 통해 이미지의 대기 조도와 투과율을 추정할 수 있습니다. 그런 다음 역투과율을 계산하여 헤이즈 없는 이미지를 복원합니다.

물론 이는 한 가지 방법의 예일 뿐이며 이미지를 디헤이징하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이미지 디헤이징에 대한 더 심층적인 연구와 구체적인 구현이 많이 있으며, 독자는 자신의 필요와 관심에 따라 더 자세히 탐색하고 이해할 수 있습니다.

위 내용은 이미지 디포깅 기술의 포그 복구 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!