单幅图像自动去雾新算法.pdf
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单幅图像去雾算法的研究.pdf
摘 要
随着计算机技术与图像处理技术的发展，计算机视觉被广泛应用到智能交通、遥感遥测、
小区监控、自动驾驶等多个领域中。然而，工作在户外的计算机视觉系统在采集图像的过程
中，容易受到外界环境的干扰。特别在雾霾天气下，采集的户外图像往往退化严重，主要表
现为清晰度下降、色彩失真等，而将特征受损的图像作为输入必然会影响系统后续对图像的
分析和理解，削弱视觉系统的工作性能。因此，研究如何有效地从有雾降质图像中重
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基于非局部先验的单幅图像去雾算法.pptx
基于非局部先验的单幅图像去雾算法汇报人：2024-01-07
CATALOGUE目录去雾算法概述非局部先验理论基于非局部先验的单幅图像去雾算法原理实验结果与分析结论与展望
01去雾算法概述
定义去雾算法是一种通过处理图像数据，去除图像中的雾气，恢复图像清晰度的技术。重要性在雾霾天气中，由于大气散射和反射的影响，拍摄的图像往往会出现对比度降低、颜色失真等问题。去雾算法能够有效地改善图像质量，提高视觉效果，为后续的图像分析和处理提供更好的基础。去雾算法的定义与重要性
去雾算法的历史与发展历史早期的去雾算法主要基于物理模型，通过模拟大气散射过程来估计场景深度和透射率。随着深度学习技术的发展，基于深度
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基于自适应小波融合的单幅图像去雾算法.pptx
汇报人:;;;;;;;小波基函数;;主观评价;;;;通过观察去雾后的图像是否清晰、自然，色彩是否鲜艳等方面进行评价。;;;主观评价;;;;;探索将深度学习与小波变换相结合的方法，利用深度学习的强大特征提取能力进一步提高去雾算法的性能。;;;提出了一种基于自适应小波融合的单幅图像去雾算法，实现了对单幅图像的高效去雾。;;THANKYOU
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单幅图像雾霾去除算法研究的中期报告.docx
单幅图像雾霾去除算法研究的中期报告
1. 研究背景与意义
雾霾天气给人们的日常生活带来了很多麻烦，也对城市空气质量和人们身体健康造成了严重的影响。在图片处理领域，如何消除雾霾对图像质量的影响，提高图像清晰度，对于研究和开发具有重要意义的图像算法，也有重要的应用价值。
2. 前期研究综述
早期的雾霾去除算法主要集中在传递滤波（guided filter）和暗通道先验（dark channel prior）这两个方面：（1）传递滤波通过传递滤波器来估计场景的透射率，然后根据透射率和输入图像生成无雾图像。（2）暗通道先验算法利用室外图像的局部暗通道统计量来估计相应像素的透射率。
这些算法虽然在一定程
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《基于MATLAB的单幅图像的去雾算法研究》6100字.docx
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基于MATLAB的单幅图像的去雾算法研究
摘要由于雾霾天气时有发生，使得拍摄到的的图像或视频雾化，导致图像识别起来较困难，图像去雾是使用模型或算法处理雾化图像并恢复图像原来特征的过程。本文采用了小波变换去雾、暗通道先验去雾、Retinex图像增强三种算法来消除雾对拍摄图像的影响。首先介绍了去雾原理与技术并归纳了图像去雾的典型算法以及主要应用，再根据小波变换去雾、暗通道先验去雾和Retinex三种算法的原理，对有雾图像编码运行等一系列处理后得到去雾图像，比较三种去雾方法的优缺点并根据去雾效果分析哪种方法最好以及原因。然后将这几种方法应用在行车记录仪上，用MATLAB对单幅
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基于多尺度内容自适应的单幅图像去雨算法研究.pdf
ABSTRACT
ABSTRACT
Imagestakeninoutdoorscenesareextremelysusceptibletorain,whichleadstoa
significantdecreaseinvisibility.Ontheonehand,theraindropsattachedtothecamera
lenswillcausealargeareaofpartialocclusionoftheshootingscenes,andcausedifferent
degreesofgeometricdeformationintheoccludedareas;ontheoth
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单幅图像盲复原技术：原理、算法与应用的深度剖析.docx
单幅图像盲复原技术：原理、算法与应用的深度剖析
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，图像作为信息传播和表达的重要载体，广泛应用于各个领域。从日常的社交媒体分享、摄影创作，到专业的医学诊断、卫星遥感监测、工业检测以及安防监控等，图像的质量直接影响着信息的准确传递和分析结果的可靠性。然而，在图像的获取、传输和存储过程中，由于受到各种因素的干扰，如图像采集设备的性能限制、拍摄环境的复杂多变（如光照不足、运动模糊、大气散射等）以及传输过程中的噪声干扰，图像往往会出现退化现象，变得模糊不清，这极大地降低了图像的视觉效果和应用价值。例如，在安防监控领域，模糊的图像可能导致无法准确识别嫌疑人
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基于图像类推的单幅图像超分辨率算法的中期报告.docx
基于图像类推的单幅图像超分辨率算法的中期报告
本文的主题是单幅图像超分辨率算法。超分辨率（SR）是通过从低分辨率（LR）图像中结合其他信息，如预测或更高分辨率（HR）图像中的数据，来增加LR图像的分辨率。SR对于许多计算机视觉应用很重要，如图像增强，放大和重建。
超分辨率算法可分为两类：基于插值的算法和基于学习的算法。前者涉及将LR图像进行插值，而后者则通过深度学习从训练数据中获得LR和HR图像之间的映射。
现有的学习算法可以分为基于稀疏表示，基于纹理，基于深度学习和深度残差网络。在本文中，我们重点介绍了基于深度学习的方法，其中使用了卷积神经网络（CNN）。
在这些方法中，训练数据通常由LR
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深度学习赋能：单幅图像超分辨率重建算法的探索与突破.docx
深度学习赋能：单幅图像超分辨率重建算法的探索与突破
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化信息时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各个领域，如医学成像、卫星遥感、安防监控、图像压缩、影视制作、文物保护等。然而，由于成像设备的限制、传输过程中的噪声干扰以及存储空间和传输带宽的约束，实际获取到的图像往往是低分辨率的，这在很大程度上限制了图像信息的有效利用。低分辨率图像在实际应用中存在诸多局限性，其像素密度较低，无法清晰展现图像的细节，这使得图像在视觉效果上显得模糊不清，难以满足人们对图像质量的要求。在医学影像领域，低分辨率的医学图像可能导致医生无法准确识别病变组织的细微特征，从而影响疾
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基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究.docx
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基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究
摘要
随着信息技术的发展，图像是人们获取外界信息的主要途径之一，分辨率的提高可以改善人眼所感知到的图像信息。因此，人们对高分辨率图像的需求日益增长。超分辨率技术是生成更高分辨率图像的一种重要方法。近年来，基于卷积神经网络的图像超分辨率算法在质量和速度上都取得了巨大的进步，逐渐成为主流研究方向。同时，在超分辨率网络中引入注意力机制，也是近期的研究热点之一。
本文主要针对超分辨率重建网络中引入的注意力层次及其本身的复杂程度进行研究。基本网络框架基于卷积神经网络，结合残
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利用两侧边线空间几何关系的单幅图像圆柱位姿实时估计算法研究.docx
利用两侧边线空间几何关系的单幅图像圆柱位姿实时估计算法研究
目录
利用两侧边线空间几何关系的单幅图像圆柱位姿实时估计算法研究（1）
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、相关文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1圆柱体在三维空间中的位置估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2利用边缘信息进行目标识别的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.3单幅图像下的位姿估计算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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基于雾气深度的快速单幅图像去雾算法-四川理工学院学报.PDF
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单幅雾天图像复原.pdf
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9.3单幅图像深度重建SFT-new.ppt
4.基于纹理变化的深度估计算法 SFT的传统方法是通过建立一个随机场模型描述图像中纹理信息，通过学习得到模型参数，实现场景深度重建，但由于此类方法使用的是局部的、二维纹理信息，因此所建立的模型中无法完全反映出场景中各目标间的空间关系。近几年来，针对此类问题的研究逐渐向使用全局的、多尺度的、分层次的纹理信息方向发展，并已经开始应用于实际系统中。 2006年，斯坦福大学的Andrew Ng等人应用机器学习的方法，采用分层的多尺度马尔科夫随机场模型，通过对大量的训练集数据的学习，建立室外场景图像中各目标间的空间关系模型，并将取得的结果应用在无人汽车的自主导航中。 这种利用全局的三维几何纹理信息的方法
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基于深度学习的单幅图像去雨方法研究.pdf
基于深度学习的单幅图像去雨方法研究
摘要
在雨天环境下拍摄的图像中，往往存在许多雨线噪声，这些噪声将会对大多数计算
机视觉任务产生严重的干扰。单幅图像去雨的主要目的是去除雨图中的雨线得到干净的
背景图像。由于真实雨图中的雨线具有复杂多向的特点，使得图像去雨任务充满了挑战。
近年来，单幅图像去雨研究得到诸多学者的关注并提出许多解决办法，但仍存在雨线去
除不干净和去雨后图像背景细节信息模糊等问题。本文针对单幅图像雨线去除和背景细
节信息恢复展开研究，主要工作内容如下：
首先，针对现有雨图数据集存在雨线噪声规律性较强、分布单一等问题，构建了一
个大规模水面合成雨图数据集。利用视频图像通过帧提取的方式