Problème de récupération de brouillard dans la technologie de désembuage d'image

Le problème de la récupération du brouillard dans la technologie de désembuage des images nécessite des exemples de code spécifiques

Avec le développement continu de la technologie de vision par ordinateur, la technologie de désembuage des images a progressivement été largement utilisée. Dans des conditions photographiques normales, la présence de brouillard entraîne souvent des problèmes tels qu'une qualité d'image réduite et une perte de détails. Par conséquent, la manière de restaurer le brouillard dans les images est devenue l’un des sujets de recherche les plus brûlants.

D'une manière générale, l'objectif du dévoilage de l'image est de restaurer l'image originale sans voile en estimant et en supprimant la diffusion du brouillard de l'image floue. Le problème principal du dévoilage des images est de savoir comment estimer avec précision le brouillard.

À l'heure actuelle, la technologie de dévoilage d'images comprend principalement deux méthodes : le dévoilage d'image unique et le dévoilage d'images multiples. Le désembuage d'une image unique fait référence au désembuage direct d'une image brumeuse, tandis que le désembuage de plusieurs images implique le désembuage d'images provenant de plusieurs perspectives ou séries temporelles.

Dans le dévoilage d'une image unique, la méthode la plus couramment utilisée consiste à utiliser le modèle de diffusion atmosphérique pour estimer le brouillard. Le modèle de diffusion atmosphérique décrit la diffusion et l'absorption de la lumière par le brouillard, comme suit :

I = J t + A (1 - t)

où I est l'image mesurée et J est l'image originale sans brouillard. image , A est l'éclairage atmosphérique global et t est la concentration du brouillard. Le but du déhazing d’image est de récupérer J en estimant t et A.

Bien entendu, le modèle de diffusion atmosphérique suppose que la lumière est uniforme dans toute la scène et que la concentration du brouillard est globalement uniforme. Cependant, dans les scénarios réels, ces hypothèses ne sont souvent pas valables. Par conséquent, les chercheurs ont proposé de nombreux algorithmes améliorés pour résoudre ces problèmes.

Ce qui suit est un exemple de code spécifique, montrant une méthode de dévoilage d'image basée sur l'a priori du canal sombre :

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)

Ce code implémente une méthode de déhazing d'image basée sur l'a priori du canal sombre. Grâce au canal sombre préalable, l'éclairage atmosphérique et la transmission dans l'image peuvent être estimés. Ensuite, l'image sans voile est restaurée en calculant la transmission inverse.

Bien sûr, ce n'est qu'un exemple d'une méthode, il existe de nombreuses façons de débroussailler les images. Il existe de nombreuses études plus approfondies et des implémentations spécifiques du dévoilage d'images, et les lecteurs peuvent explorer et comprendre davantage en fonction de leurs besoins et de leurs intérêts.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!