Masalah pemulihan realiti dalam teknologi penyahfog imej

Isu pemulihan realiti dan contoh kod khusus dalam teknologi penyahjerebuan imej

Abstrak: Dengan pembangunan berterusan penglihatan komputer dan teknologi pemprosesan imej Dengan pembangunan, teknologi defogging imej secara beransur-ansur menjadi bidang penyelidikan yang popular. Walau bagaimanapun, algoritma dehazing imej sedia ada masih mempunyai beberapa masalah dalam memulihkan butiran imej dan realisme. Artikel ini meneroka isu ini dan memberikan beberapa contoh kod khusus.

1. Pengenalan
   Teknologi penyahjerebu imej merujuk kepada memulihkan dan membaiki imej jerebu untuk memulihkan kejelasan dan keaslian imej. Dalam kehidupan sebenar, disebabkan oleh bencana alam, pencemaran udara dan sebab lain, jerebu sering wujud dalam imej, mengakibatkan penurunan kualiti imej. Oleh itu, teknologi penyahkabusan imej adalah sangat penting untuk meningkatkan kualiti imej.
2. Masalah pemulihan realisme
   Walaupun selepas menggunakan algoritma penyahjerebu imej lanjutan, imej mungkin masih mengalami beberapa masalah, seperti penyingkiran jerebu yang tidak lengkap, kejelasan butiran yang tidak mencukupi dalam imej yang dipulihkan, dsb. Isu ini mengakibatkan imej yang kurang realisme visual. Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelidik telah mencadangkan beberapa kaedah yang lebih baik.

2.1 Gabungan berbilang algoritma nyahfog
Algoritma nyahfog imej tradisional terutamanya berdasarkan model tunggal untuk operasi nyahfog, yang mungkin membawa kepada hasil yang kurang ideal. Dengan menyepadukan berbilang algoritma penyahfog yang berbeza, kelebihan masing-masing boleh digabungkan untuk meningkatkan kesan pemulihan butiran imej. Berikut ialah kod sampel ringkas yang menunjukkan cara menggunakan Python untuk menggabungkan dua algoritma penyahjerebuan berbeza: Kemajuan yang ketara telah dicapai dalam bidang pemprosesan. Menggabungkan teknologi pembelajaran mendalam boleh memulihkan keaslian imej dengan lebih baik. Sebagai contoh, rangkaian saraf dalam boleh digunakan untuk mempelajari kejelasan dan ciri realisme imej untuk menghilangkan jerebu dengan lebih baik. Berikut ialah kod sampel ringkas yang menunjukkan cara menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk penyahjerabu imej: makna, tetapi masih terdapat beberapa masalah dalam pemulihan keaslian. Artikel ini membincangkan isu-isu ini dan memberikan beberapa contoh kod khusus yang menunjukkan cara untuk meningkatkan realisme imej dengan menggabungkan berbilang algoritma dehazing dan menggabungkan teknik pembelajaran mendalam. Saya harap contoh kod ini dapat memberikan sedikit bantuan dan inspirasi kepada pembaca dalam penyelidikan dan aplikasi penyahcahayaan imej.

Rujukan:

[1] Gasperini A, Cesana M, Rossi C, et al Algoritma penyahkabusan dipertingkatkan untuk pengimejan dalam air[J]. , 27(3): 1252-1261.

[2] Ren W, Liu S, Zhang H, et al Rangkaian saraf dalam berdasarkan penyahkabusan dalam talian untuk video luar[C]//Prosiding Persidangan IEEE. pada Penglihatan Komputer dan Pengecaman Corak 2018: 7962-7971.
3. .

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pemulihan realiti dalam teknologi penyahfog imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!