Masalah pemulihan kabus dalam teknologi penyahkabusan imej

Masalah pemulihan kabus dalam teknologi penyahjerebu imej memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan berterusan teknologi penglihatan komputer, Teknologi penyahjerebuan imej secara beransur-ansur semakin digunakan secara meluas. Dalam keadaan fotografi biasa, kehadiran kabus sering membawa kepada masalah seperti kualiti imej yang berkurangan dan kehilangan butiran. Oleh itu, cara memulihkan kabus dalam imej telah menjadi salah satu topik penyelidikan yang hangat.

Secara umumnya, matlamat penyahjerebuan imej adalah untuk memulihkan imej asal bebas jerebu dengan menganggar dan mengalihkan taburan kabus daripada imej berjerebu. Masalah utama penyahjerebuan imej ialah cara menganggarkan kabus dengan tepat.

Pada masa ini, teknologi penyahkabusan imej terutamanya merangkumi dua kaedah: penyahkabusan imej tunggal dan penyahkabusan berbilang imej. Penyahkabusan imej tunggal merujuk kepada penyahkabusan terus imej berkabus, manakala penyahkabusan berbilang imej melibatkan penyahkabusan imej daripada pelbagai perspektif atau siri masa.

Dalam penyahjerebuan imej tunggal, kaedah yang paling biasa digunakan ialah menggunakan model serakan atmosfera untuk menganggarkan kabus. Model serakan atmosfera menerangkan penyerakan dan penyerapan cahaya oleh kabus seperti berikut:

I = J t + A (1 - t)

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)

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