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《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

2018-07-11 08:44编辑:dlb666.com人气:


      最新的效果见 :  

      可处理视频的示例:视频去雾效果

     在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor。

     关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:

     最开始接触何的这篇论文是在2011年,说实在的那个时候,只是随便浏览了下,看到里面的soft matting过程比较复杂,并且执行速度非常慢,就没有什么大的兴趣。最近又偶尔拾起,仔细研读,觉得论文的推理步骤特别清晰,讲解很到位。恰好适逢浏览到其另外一篇文章《Guided Image Filtering》 ,其中提到了可以用导向滤波来代替soft matting的过程,且速度很快,因此,我对去雾的兴趣算法又大大提高了。  

     本文主要上是对《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》的翻译、整理、及部分解释。如果您的英文水平好,建议看原文可能来的更爽些。

    一、论文思想的简单描述 

     首先看看暗通道先验是什么:

       在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数。

  我们给暗通道一个数学定义,对于任意的输入图像J,其暗通道可以用下式表达:

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

 

      式中Jc表示彩色图像的每个通道 ,Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口。 

    式(5)的意义用代码表达也很简单,首先求出每个像素RGB分量中的最小值,存入一副和原始图像大小相同的灰度图中,然后再对这幅灰度图进行最小值滤波,滤波的半径由窗口大小决定,一般有WindowSize = 2 * Radius + 1;          

      暗通道先验的理论指出:

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

           

     实际生活中造成暗原色中低通道值主要有三个因素:a)汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影,或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影;b)色彩鲜艳的物体或表面,在RGB的三个通道中有些通道的值很低(比如绿色的草地/树/植物,红色或黄色的花朵/叶子,或者蓝色的水面);c)颜色较暗的物体或者表面,例如灰暗色的树干和石头。总之,自然景物中到处都是阴影或者彩色,这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。

      我们抛开论文中列举的那些例子,自己从网上找几幅没有雾的风景照,看看结果如下:

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

    

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

    

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

    

《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中

                      一些无雾的图片                                                                                  其暗通道

在看看一些有雾的图的暗通道:

(来源:网络整理)

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