大红鹰葡京会娱乐目前下载的以及一些恋人共享的图像方面包车型客车散文备份,水下图像加强相关算法的八个简易小结

  近期平素未有找到感兴趣的钻探课题,下了多少个流行的去雾的舆论,随意看了下,感觉都以为着写散文而做的杂谈,未有啥样立异性,也就平昔不主张去落实他们。有时看到了一些关于水下图像巩固方面的篇章,闲来无聊试着去探望效果,可是也感觉那二个令人失望,如同并未特地有效的算法。

  过完年从此,一贯缠身各个细节和杂务,本来能够做探究的岁月被带崽和加班所攻下,有的时候有闲看到有的好作品也不得不先备份在这里在等随后有空了在去切磋。还应该有就是QQ里的相知也给本身提供了部分故事集,笔者都把她投身Computer的1壹角落里,为防卫那么些好的资源之后被忘记,特在此做个备忘。

     
就小编看得几篇小说来说,那类算法都不是从原理上、只怕说某二个数学模型、抑或是某种先验知识出发,而提议的算法,都是壹种未有何特强的驳斥支撑,只是透过有些实在的调查而获得的片段进度而已。这几个经过对于杂谈本身中提供的测试图像都存有较为理想的拍卖功能,而只要选拔1副其余质量的水下图像,其结果往往难以令人满足。由此,也就不曾类似于去雾算法界暗通道先验那样高不可攀的金子小说了。

      1: 去雾方面的舆论

       笔者看了三篇小说,第一篇是Underwater
Image Enhancement Using an Integrated Colour
Model,0七年的稿子,算法的细路相当粗略,借用小说中的1副流程图来表达下:

           1、Efficient Image Dehazing
with Boundary Constraint and Contextual
Regularization,下载地址:

         
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 http://lab.datatang.com/1984DA173065/WebFile/DocWeb/2014012053738649.pdf

 

 

   
 很轻巧的步调,首先是开始展览相比较度拉升,能够用作是类似于PS中的自动相比较度,接着将管理后的图像调换到HSI颜色空间,在对S和I分量实行拉升,之后再将HSI空间的数目转变来福特ExplorerGB空间获得终极的图像。在百度上探索哪个人下图像巩固,能检索到贰个连锁的专利,见http://www.google.com/patents/CN102930512A?cl=zh,这些专利的原委其实也没啥新意,同样的正是在HSI空间将S和I分量用别样的方法开展了拉升和拍卖,照旧发明专利,呵呵,大家都领悟国内专利是怎么回事。

          效果:

     
那篇随想对算法部分的叙说照旧过于简短,就算比较度拉升给了个公式,但并未刚毅的表达S和I分量的切切实实管理流程,他给的两篇参考文献对应的网址也无力回天开采了,由此不可能对本来的算法举办表达,作者用GIMP的比较度拉升

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  • HSV拉升未能完结杂文中的效果。 

     2、 Fast image dehazing using guided joint bilateral filter

     
 第三篇和第一篇都以用的图像融入的格局来拍卖的,分别是Enhancing
Underwater Images and Videos by Fusion以及Effective Single Underwater
Image Enhancement by
Fusion,后1篇是境内合工业大学和中国农林科技大学的作者写的,很明朗能够看得出模仿的字迹

         http://graphvision.whu.edu.cn/papers/cgi2012.pdf

     
 其实这种通过融入的方法也很轻巧,正是先找三种算法得到对原图二种差别等级次序的提升的结果,然后采取好三个同心协力周到的计算公式,再开始展览拉普腊斯克in字塔融合,从而提取越来越好的结果。Enhancing
Underwater Images and Videos by
Fusion那篇小说便是选取了白平衡的结果(记为I1)作为融入的对象一,
用对I1进行双边滤波+CALHE之类的算法处理的结果(记为I二)作为融合的靶子二。标准的拉普Russ融合的齐心协力算法一般有:最大值、最小值、平均值,这里则修改为某一种权重全面的鱼死网破,最终进行拉普拉斯融入。

      效果:

     
 由此,这几个算法的管理结果的好坏性完全在于融入的靶子,即多个前处清理计算法。然则同样存在的主题材料便是算法的布满适应性,某一种前管理对某壹类合适,对任何的就不必然了。

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 笔者这里经过一些尝试,也提议1种前处清理计算法,那么些算法的效劳能够在GIMP的颜料–》自动–》色调均化中看到。

      三、法斯特 Haze Removal Algorithm for
Surveillance Video  
那是1篇讲什么样对视频张开火速去雾的稿子,没涉及到实际的算法,但是可以看看。

     
 固然GIMP是二个像样PS的软件,但双方的颜色均化效果完全两样,查看GIMP的代码就能够精晓那是怎么了,小编这里贴出GIMP的那些算法的焦点代码部分:

     二、双边滤波

static void
equalize_lut_setup (GimpLut       *lut,
                    GimpHistogram *hist,
                    gint           n_channels)
{
  gint            i, k, j;
  hist_lut_struct hlut;
  gdouble         pixels_per_value;
  gdouble         desired;
  gdouble         sum, dif;

  g_return_if_fail (lut != NULL);
  g_return_if_fail (hist != NULL);

  /* Find partition points */
  pixels_per_value = gimp_histogram_get_count (hist,
                                               GIMP_HISTOGRAM_VALUE,
                                               0, 255) / 256.0;

  for (k = 0; k < n_channels; k++)
    {
      /* First and last points in partition */
      hlut.part[k][0]   = 0;
      hlut.part[k][256] = 256;

      /* Find intermediate points */
      j   = 0;
      sum = (gimp_histogram_get_channel (hist, k, 0) +
             gimp_histogram_get_channel (hist, k, 1));

      for (i = 1; i < 256; i++)
        {
          desired = i * pixels_per_value;

          while (sum < desired && j < 256)
            {
              j++;
              sum += gimp_histogram_get_channel (hist, k, j + 1);
            }

          /* Nearest sum */
          dif = sum - gimp_histogram_get_channel (hist, k, j);

          if ((sum - desired) > (dif / 2.0))
            hlut.part[k][i] = j;
          else
            hlut.part[k][i] = j + 1;
        }
    }

  gimp_lut_setup (lut, (GimpLutFunc) equalize_lut_func, &hlut, n_channels);
}

void
gimp_lut_setup (GimpLut     *lut,
                GimpLutFunc  func,
                void        *user_data,
                gint         nchannels)
{
  guint   i, v;
  gdouble val;

  if (lut->luts)
    {
      for (i = 0; i < lut->nchannels; i++)
        g_free (lut->luts[i]);

      g_free (lut->luts);
    }

  lut->nchannels = nchannels;
  lut->luts      = g_new (guchar *, lut->nchannels);

  for (i = 0; i < lut->nchannels; i++)
    {
      lut->luts[i] = g_new (guchar, 256);

      for (v = 0; v < 256; v++)
        {
          /* to add gamma correction use func(v ^ g) ^ 1/g instead. */
          val = 255.0 * func (user_data, lut->nchannels, i, v/255.0) + 0.5;

          lut->luts[i][v] = CLAMP (val, 0, 255);
        }
    }
}

   一、Recursive Bilateral Filtering
,那么些在杨庆雄的网址里有下载:http://www.cs.cityu.edu.hk/~qiyang/,他的个体网址下还恐怕有广大任何的散文和算法下载。

  gimp的代码看起来十二分晦涩的,可是实际上述算法要讲述的情致很简单,正是本身盼望作者调动后的图像的直方图在每一种色阶上的布满可能率都以一模贰样的。其实那几个进程就足以当作是直方图规定化的两个经过,比如如下:

       
该算法速度异常的快,不过效果有一些欠缺。

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    3、单幅图像的强光去除

大红鹰葡京会娱乐,                     原  图      
                                                           
管理后的图

  1、Real-Time Specular Highlight Removal Using
Bilateral Filtering

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      2、Real-time highlight removal
using intensity ratio

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      3、Separating Reflection Components
of Textured Surfaces Using a Single Image

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    肆、水下图像巩固

        原图B/G/Rubicon对应的直方图          
                   待相配的直方图                 
 处理后的直方图

  1、Enhancing Underwater
Images and Videos by
Fusion,那是1篇通过融入技能来拉长图像的篇章,即便不是很复杂,可是小说的笔触应当能广泛应用,那也是本身二〇一九年主要研商何达成的小说之壹。

  可见管理后的直方图已尽量向带相称的方式贴近,但不容许完全一致。

     
下载:http://research.edm.uhasselt.be/~oancuti/Underwater_CVPR_2012/

   
 用这么些进程管理了几幅散文中带的水下图像,效果如下:

      效果:

 
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如上航海用体育地方所示,该算法还具有较强的去雾手艺。

    最终一幅图在Enhancing Underwater
Images and Videos by
Fusion一文中的效果是卓绝棒的,重尽管矫枉过正的很当然,这几个应该融入在其意义呢。

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融入这种管理情势确实3个值得推广的主见,由此那篇杂文才会成为二零一三的CVPLX570故事集之壹的。

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laviewpbt   时间: 201四.叁.1陆   联系QQ:  3318477柒 转发请保留本行音信************************

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laviewpbt   时间: 201四.4.六   联系QQ:  3318477七 转发请保留本行音信************************

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