图像去雾的方法研究

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基于超像素分割的图像去雾技术研究

基于超像素分割的图像去雾技术研究

基于超像素分割的图像去雾技术研究一、引言雾天对于许多场景来说是一大噩梦,它会让飞行员看不清路、让司机无法看清前方的交通信号和车辆,还会让安保人员和监控摄像头难以识别人脸和车牌号码等。

因此,研究图像去雾技术对于各行业来说都是非常重要的。

基于超像素分割的图像去雾技术是一种目前比较流行的方法,它可以帮助我们快速、准确地去除图像中的雾气。

这种技术的原理是将图像分成一系列超像素,然后通过对每个超像素的颜色和亮度进行分析,去除雾气对图像造成的影响。

本文将详细介绍这种技术的原理和应用。

二、基于超像素分割的图像去雾技术原理基于超像素分割的图像去雾技术的核心原理是对图像进行超像素分割,然后对每个超像素计算它的颜色、亮度和透射率等信息,将这些信息组合起来,得到去雾后的图像。

1、超像素分割超像素是一种类似于像素的单位,但与传统的像素不同,超像素通常包含多个像素点,并且它们在空间上是相邻的、颜色相似的。

在图像去雾过程中,超像素可以使得去雾后的图像更加平滑,同时也可以加快计算速度。

超像素分割是将一张图像分割成多个超像素的过程。

这个过程中,我们先将整个图像与一个固定大小的滑动窗口进行比较,找到颜色和亮度相似的部分,然后将它们归类到同一个超像素中。

这个过程可以用形态学运算和聚类算法实现。

2、颜色和亮度信息的计算在对图像进行超像素分割之后,我们需要对每个超像素的颜色和亮度等信息进行计算。

在雾天环境中,雾气会让物体变得模糊、色彩变暗,因此我们需要通过一些补偿方法来还原出原本的颜色和亮度。

对于颜色信息,常用的方法是通过颜色恢复算法,如Retinex算法、白平衡算法等;对于亮度信息,可以通过图像增强技术、gamma校正等方法来进行处理。

3、透射率估计在超像素分割和颜色亮度信息计算完成之后,我们需要进一步估计图像中不同区域的透射率,以便去除雾气对图像造成的影响。

透射率是一个介于0和1之间的值,它表示了光线在通过雾气时所遭遇的屈折和散射效应的影响。

图像去雾算法研究综述

图像去雾算法研究综述

图像去雾算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展,图像去雾技术已成为近年来的研究热点之一。

图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图像,从而提高图像的质量和视觉效果,为后续的图像处理和分析提供更为准确和可靠的信息。

本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综述,探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景,以期为后续的研究提供参考和借鉴。

本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍,阐述图像去雾在各个领域中的应用价值。

接着,本文将从去雾算法的基本原理出发,详细介绍各种去雾算法的实现过程,包括基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。

在此基础上,本文将对各种去雾算法的性能进行评估,包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比较和分析。

本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望,探讨去雾算法在新技术、新场景下的应用前景。

本文期望通过全面、系统的综述,为图像去雾技术的研究提供有益的参考和启示,推动图像去雾技术的进一步发展。

二、图像去雾技术基础理论图像去雾技术,作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向,其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等多个方面。

深入了解这些基础理论,对于设计和实现有效的去雾算法至关重要。

大气散射模型:大气散射模型是图像去雾算法的理论基础,其中最具代表性的是McCartney模型。

该模型描述了光线在大气中的传播和散射过程,将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。

通过估算这两个部分,可以恢复出清晰的无雾图像。

图像增强与复原:图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要作用。

图像增强技术,如对比度增强、色彩增强等,可以提高图像的视觉效果,使去雾后的图像更加清晰自然。

而图像复原技术则通过去除图像中的噪声和失真,恢复图像的原始信息,进一步提高去雾效果。

深度学习:近年来,深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。

通过构建深度神经网络模型,可以学习到去雾过程的复杂映射关系,从而实现更加精确和高效的去雾。

图像去雾算法及其应用研究

图像去雾算法及其应用研究

图像去雾算法及其应用探究摘要:随着科技的飞速进步,图像处理技术也日益成熟。

图像去雾算法作为其中一项重要的探究内容,可以有效消除图像中的大气雾霾和模糊。

本文通过对图像去雾算法的原理及应用进行探究,总结了当前主流的几种图像去雾算法,并分析了其适用范围和应用前景。

一、引言大气雾霾是指由于大气中粉尘、液滴和气态颗粒等悬浮物质对光的散射和吸纳作用所引起的能见度降低的现象。

在平时生活和实际应用中,大气雾霾会导致图像质量下降,从而影响人们对图像内容的识别和理解。

因此,图像去雾技术的探究和应用具有重要的意义。

二、图像去雾算法的原理图像去雾算法的原理主要是基于图像恢复和能见度预估两个方面。

图像恢复是指通过对图像进行处理,消除雾霾、提高图像的明晰度和对比度。

能见度预估主要是依据大气传输模型和雾霾图像特征,预估出雾霾的密度以及图像的深度信息,从而恢复原始图像。

三、主流图像去雾算法及其适用范围1. 单帧图像去雾算法单帧图像去雾算法是指通过对单张雾霾图像进行处理,消除雾霾并恢复原始图像的算法。

其中最常使用的算法有暗通道先验算法和颜色修复算法。

暗通道先验算法是基于图像的颜色信息来进行雾霾去除的算法。

通过寻找图像中的暗通道,预估出雾霾的密度,从而消除雾霾。

这种方法适用于雾霾较弱的状况,但对于雾霾较深厚的图像效果不佳。

颜色修复算法是通过对图像颜色的修复来消除雾霾。

该算法依据图像颜色失真的特点,恢复图像中受到雾霾影响的颜色,从而消除雾霾。

2. 基于多帧图像的去雾算法基于多帧图像的去雾算法是指通过对多张雾霾图像进行处理,借助图像之间的信息差异来消除雾霾。

其中最常使用的算法有暗通道先验算法和多帧融合算法。

暗通道先验算法在多帧图像去雾中同样适用,通过多帧之间的暗通道信息差异来预估出雾霾的密度和图像的深度信息。

多帧融合算法则是通过对多张雾霾图像进行融合,将不同图像中的雾霾进行消除。

这种算法适用于复杂雾霾状况下的图像去雾,但对于计算量要求较高。

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究第一章:绪论随着计算机视觉技术的不断发展,图像处理技术也得到了长足的发展。

其中,图像去雾技术是图像处理领域中一项重要的技术之一。

图像去雾技术指的是通过对被大气雾霾改变的图像进行处理,使其在视觉上更加清晰明了的过程。

而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来取得了突破性进展的一项技术。

本文将对基于深度学习的图像去雾技术进行研究分析。

第二章:基于深度学习的图像去雾技术研究现状目前,基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于自动驾驶、航拍、智能视频监控等领域。

其主要技术路线主要分为两类,一类是基于全卷积神经网络的端到端训练方法,另一类则是基于多阶段细节调整的方法。

其中,深度学习算法主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN)等。

已经有许多学者对基于深度学习的图像去雾技术进行了研究分析,并取得了显著的研究进展和成果。

第三章:基于深度学习的图像去雾技术研究方法分析对于基于深度学习的图像去雾技术,其研究方法主要基于以下两方面的思路:数据驱动方法和物理模型驱动方法。

其中,数据驱动方法主要是通过大量带有雾霾图像和清晰图像的数据集,利用深度学习算法进行训练,从而生成更高质量的去雾图像。

物理模型驱动方法则是针对不同环境下的雾霾现象,建立相应的物理模型,并应用深度学习算法进行计算求解,生成更加真实的去雾结果。

第四章:基于深度学习的图像去雾技术研究应用案例分析目前,基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于多个领域。

例如,基于深度学习算法的图像去雾技术可应用于自动驾驶领域,实现更加清晰的行车视角;在航拍领域,通过基于深度学习的图像去雾技术,可以实现更加真实的航拍效果;在智能视频监控领域,应用基于深度学习的图像去雾技术可以提升监控图像清晰度,提高监控效果。

第五章:基于深度学习的图像去雾技术研究存在的问题与展望尽管基于深度学习的图像去雾技术已经取得了较大的进展和成果,但是在实际应用中仍然存在一些问题,例如,算法效率不高、处理时间长等。

基于深度学习的雾霾图像去雾算法研究

基于深度学习的雾霾图像去雾算法研究

随着数字图像处理技术的不断发展,图像去雾技术已经成为计算机视觉领域 的一个研究热点。在雾霾天气下,由于空气中的颗粒物导致光线散射,拍摄的图 像往往呈现出模糊、对比度低等问题。因此,研究如何通过去雾算法来提高图像 的质量具有重要意义。
近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的成功。其中,卷积神经 网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像生成等方面表现出色。因此,我们考 虑将深度学习技术应用于单幅图像去雾算法的研究。本次演示提出了一种基于深 度学习的单幅图像去雾算法,通过对CNN的深入学习和训练,实现了对模糊图像 的高效恢复。
一、背景及意义
在过去的几十年中,随着工业化和城市化的快速发展,空气污染问题越来越 严重。雾霾是一种常见的空气污染现象,它主要是由于大气中各种颗粒物和气溶 胶的含量增加而形成的。雾霾对人们的健康和生活质量产生了严重的影响,同时 也对光学成像系统产生了干扰。因此,研究一种基于深度学习的雾霾图像去雾算 法具有重要意义。
三、研究内容及方法
本次演示提出了一种基于深度学习的雾霾图像去雾算法。具体的研究内容和 方法如下:
1、数据采集与预处理
首先,我们采集了大量的雾霾图像和对应的清晰图像作为训练数据。然后, 我们对数据进行预处理,包括灰度化、裁剪和归一化等操作,以提高算法的收敛 速度和精度。
2、卷积神经网络模型构建
3、去雾处理:将训练好的模型应用于单幅模糊图像的去雾处理。首先将输 入图像输入到训练好的模型中,得到预测的清晰图像。然后对预测的清晰图像进 行后处理,包括锐化、色彩校正等操作,以进一步提高视觉效果。
四、实验结果与分析
为了验证本次演示提出的去雾算法的有效性,我们在公开数据集上进行实验。 实验结果表明,我们的算法在去雾效果和视觉效果方面均优于传统的方法。此外, 我们还对不同场景下的模糊图像进行了测试,结果表明我们的算法具有较强的泛 化能力。

基于神经网络的图像去雾算法研究

基于神经网络的图像去雾算法研究

基于神经网络的图像去雾算法研究一、研究背景在雾霾天气的背景下,如何从图像中去除雾霾是一个常见的问题。

不过,去除雾霾并不是简单的颜色滤镜或者对比度调节。

到目前为止,基于神经网络的图像去雾算法被认为是最为灵活而有效的解决方案。

基于神经网络的算法可以识别图像内容,以此作为去除雾霾的指导。

这种算法可以减少人工干预,从而减少处理时间和提高算法的准确性。

二、去雾算法原理1. 图像去雾算法是基于多个模型的集成实现。

集成模型包括神经网络模型、卷积神经网络模型和深度比特网络模型等。

2. 神经网络模型是一种人工神经网络,它可以学习和适应数据集中不同场景的变化。

这种模型还可以逐步减少深度图像中的雾霾,并且可以提高图像的亮度和对比度。

神经网络模型具有很高的灵活性,这意味着它可以对各种不同的场景进行归纳。

3. 卷积神经网络模型是通过卷积操作来识别和提取图像的特征。

通过卷积层和池化层的组合,可以有效地实现特征提取和降维。

这种模型可以直接从输入图像中提取局部特征,然后根据上下文信息对这些特征进行调整。

4. 深度比特网络模型是一种用于图像表示学习的方法。

深度比特网络模型可以将图像映射到低维表示空间中,并实现去除雾霾等任务。

这种模型通过对图像数据的特征进行非线性变换,在保留图像信息的同时降低噪声和雾霾的影响,从而提高图像质量。

三、神经网络在去雾算法中的应用1. 图像去雾算法中的神经网络被广泛应用。

神经网络可以自动学习各种场景下的特征,并以此为依据去除图像中的雾霾。

这使得算法具有适应性和灵活性,而不需要对特定的场景和颜色进行硬编码。

2. 神经网络可以处理大量训练数据,从而逐步减少深度图像中的雾霾。

此外,神经网络还可以提高图像的对比度和亮度,使得图像更加清晰明亮。

这种方法被证明比传统的颜色滤镜或对比度调节方法更为有效。

3. 通过调整神经网络的参数,可以改变算法的输出。

在目标图像中,可以改变神经网络中的策略,进而改变去除雾霾的程度。

这意味着用户可以根据需要自由地调整去雾算法的输出。

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向之一,其目标是通过去除图像中的雾霾使图像更清晰。

而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来的研究热点之一。

本文将围绕基于深度学习的图像去雾技术展开研究,介绍其原理、方法和应用。

深度学习作为人工智能领域的重要分支,以其在图像分类、目标检测等诸多方面的卓越表现,逐渐引起了图像去雾领域的重视。

基于深度学习的图像去雾技术主要包括两个关键步骤:雾霾密度估计和图像恢复。

其中,雾霾密度估计旨在通过深度学习网络对图像中的雾霾进行估计,而图像恢复则通过去除雾霾,使得图像更加清晰。

在雾霾密度估计方面,深度学习技术广泛应用于该问题的解决方案中。

一种常用的方法是使用卷积神经网络(CNN)进行雾霾密度的估计。

通过训练大量的标注图像样本,CNN可以学习到图像中雾霾的特征,并对雾霾的密度进行准确估计。

另一种方法是使用生成对抗网络(GAN)进行雾霾密度估计。

GAN由生成器和判别器组成,其中生成器负责生成逼真的雾霾图像,而判别器则负责判断生成的雾霾图像与真实图像之间的差异。

通过不断迭代训练,GAN可以生成更加准确的雾霾密度估计结果。

在图像恢复方面,基于深度学习的方法能够有效地降低雾霾对图像的影响,并恢复出高质量的图像。

一种常用的方法是使用卷积神经网络进行图像去雾处理。

通过输入雾霾图像和雾霾密度估计结果,卷积神经网络可以学习到雾霾图像和清晰图像之间的映射关系,并生成清晰的图像。

另一种方法是使用残差学习进行图像去雾处理。

残差学习是指在网络中引入残差模块,使网络能够学习到输入和输出之间的残差,从而更加准确地恢复图像。

基于深度学习的图像去雾技术在实际应用中具有广泛的前景。

其中,无人驾驶车辆是一个重要的应用领域之一。

在雾霾天气条件下,无人驾驶车辆通常会受到雾霾的干扰,导致视野模糊,从而影响行车安全。

基于深度学习的图像去雾技术可以有效地提升无人驾驶车辆的视觉能力,从而提高行车安全性。

图像处理技术中的摄影图像去雾方法比较

图像处理技术中的摄影图像去雾方法比较

图像处理技术中的摄影图像去雾方法比较摄影图像去雾是图像处理技术领域中一个重要的任务,它能够帮助摄影师和观众恢复雾霾天气下的清晰景色。

在过去的几十年里,研究者们提出了各种各样的去雾方法,每一种方法都有其优点和局限性。

本文将比较几种常见的摄影图像去雾方法,以便读者能够更好地了解它们之间的不同和适用场景。

第一种方法是物理模型方法。

这种方法基于光学物理模型,通过对雾霾传播过程进行建模来去除雾霾。

最著名的物理模型方法是单色模型和多色模型。

单色模型假设光在传播过程中只受到散射的影响,而多色模型则考虑了光的波长对传播的影响。

物理模型方法的优点是可以恢复真实的场景信息,但是它们需要事先获取雾霾传播参数,这对于实际应用来说可能是困难的。

第二种方法是暗通道先验方法。

这种方法是由He等人于2009年提出的,它假设在大部分非雾区域中,至少存在一个颜色通道的像素值很低。

暗通道先验方法通过寻找图像中的暗通道来估计雾霾浓度和光照分布,并根据这些估计结果去除雾霾。

相较于物理模型方法,暗通道先验方法不需要先验知识,并且在去雾效果方面表现出色。

然而,它在存在颜色较为接近的区域或者带有大片遮挡物的图像上效果可能不理想。

第三种方法是基于图像边缘的方法。

这种方法通过检测图像中的边缘信息来去除雾霾。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

基于图像边缘的方法对于恢复细节信息和保持图像清晰度方面表现出色,但是它可能会对图像中的纹理信息产生失真。

第四种方法是导向滤波方法。

导向滤波方法将去雾问题转化为图像的低频部分估计问题。

它通过引入一个导向图像(通常是原始图像的亮度分量)来引导滤波器的行为。

导向滤波方法在去除雾霾的同时能够保持图像的细节信息,但是在对比度较低的图像上可能存在一定的局限性。

综上所述,不同的摄影图像去雾方法在适用场景和效果方面存在差异。

物理模型方法适用于事先获取雾霾传播参数的场景,可以恢复真实的场景信息;暗通道先验方法不需要事先获取参数,并且在去雾效果方面表现出色,但在特殊情况下可能效果不理想;基于图像边缘的方法对于保持图像清晰度和恢复细节信息很有效,但对纹理信息可能产生失真;导向滤波方法能够保持细节信息,但在对比度较低的图像上可能存在局限性。

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中图分 类号 :T P 3 9 文献 标志 码 :A 文章 编号 :1 6 7 1 — 1 6 0 2( 2 0 1 7 )1 0— 0 0 1 5— 0 1
也 很 不错 。
1 基于 去 雾物理模 型 的算 法—— 暗通 道去 雾算 法 法 的典 型 范 例 ,该算 法是 目前 最稳 定 、最可靠 的算 法之 一 。虽 然 暗 通道 法 有 些 地方 不 能处理 ,但 是其 效果综 合来 说 也 比其 他 算 法要 好 ,因此 本 节 主要 介绍 暗通 道算 法 ,分析 之并 简述其 利 弊 。 何 凯 明 的方 法 优于其 他 去雾物 理模 型 ,这 主 要 还是 得 益 于 其 透 射率 图要 比其他 的都为精 细 。你 如果 看看 中值 或者 那 个 实 时 的 ,就 可 以知道他 们对 应 的透射 率 图都很 粗糙 。 可 以知 道如 果 对 比 中值 或 者 那个 实 时的数 值其 他 的模 型 ,对 应 的透 射 率 图都 很 粗 糙 。暗通 道 算 法是 单 幅普通 图像 的增 强算 法 ,这种 方 法对 于 比较单 一 的 图像 整 体 去雾 的效 果还 是 相 当 明显 的 ,其 中有 两个 参 数 ,一 个 是 窗 口大 小 :另 一个是 大气 光 照 强 度 的 参 数 ,对 暗通 道 算 法 的影 响 比较 大 。 般来 说求解 大气 光 强 比较 容 易 ,求解 透 射率 比较 复 杂 ,算 法 的复 杂 度也 比较 高 ,内部 的 分 块 处 理 也 不 适 合 并 行 处 理 ,速 度 也 比较 慢 ,这些 都严 重 限制 了暗通 道算 法在 实 时去 雾 方 面 的应 用 。尽 管 后 来何 凯 明改进 了处 理 透 射率 的算 法 s o f t m a t t i n g ,速 度增 快 效 果 不 如 原来 暗通 道法 中 ,根据 有雾 图像 求解 原 图依 赖 于 一 种数 学 模 型 ,即 计算 机视 觉和 计算 机 图形 中方程 描述 的雾 图形 成模 型。有 了这 个 数 学模 型 ,可 以根据 有雾 图像 以及 大气 光 照强 度参 数 等来 求 解 目标 无 雾 图像 , 要 想 求 出无雾 的原 图 ,首 先尽 可 能好 的去 估 计 透射 率 和 全 球 大气 光成 分 。但现 在 只有输 入 图像 是我 们 知 道 的 ,要 估 计 这 两个 参 数 ,如果 没 有先验 知识 的话 难度 还 是 比较 大 的 。因此 一 些 文 章 中 利用假 设先 验 来解 决此 问题也 是 比较 有 效 的办 法 。何凯 明在 那 篇著 名 的文 章 中通过 统计 足够 多 的无雾 图片并 分 析其 中 的参 数 ,得 出 了 个 暗通道 的先验假 设 d a r k c h a n n e l p r i o r 。这 个先 验假 设可 以视 为物 理 规律 ,因为是 通过 统计 得来 的 ,而不 是 人 为 假设 ,因此 此 方法 对 于 问题 的解 决更 简单 效果 更好 ,也更 准确 。 此 外对 于求解 透 射率 在现 实生 活 中 ,空气 中总是 存 在 着一 些 浮 尘 或者 颗粒 ,除 了无尘 实 验室 ,正 常拍 照 总是 带 些 雾 ,所 以看 远 处 的 物体 还是 能感觉 到雾 的影 响 ,有必 要 在 去雾 的 时候 保 留一 定 程 度 的 雾 。还 有一 个 问题是 有些 人会 把 一张 图 片 中模 糊 部分 当成 雾 , 比 如 由于 照相 机 聚焦 的问题 ,导致 近 景 清 晰 ,而远 景 模糊 ,这 个 时 候
2 0 1 7年 5月
西部皮革
工艺与技术
图 像 去 雾 的 方 法 研 究
孙 立 夫
( 沈 阳师范 大 学物 理 与技术 学 院 ,辽宁 沈 阳 1 1 0 0 3 4 )
摘 要: 2 1 世 纪初 , 自 从 中国进 入 WT O 以来 , 中国的经济快速发展 , 也 使雾霾变成 了我们生活 中的常见现 象。2 0 1 3年,雾霾带 来 的各种 问题 日益显现 出来 ,“ 雾霾” 一词也成为 了人们广泛关注的热词 ,有 雾图像 处理逐渐 成为 学界研 究的重 点。雾对于 图像 系统 ,如 军 事侦查 、遥感 系统、摄 影摄像 和航拍 等成像 系统应用都 有着极 大的影响。有 雾图像会 导致 系统辨识度低 、无法识别 等 问题 ,极 大地 降低 系 统的工作性能和成像 效果。 目前的去雾算法有两种 :一种是基 于去雾物 理模 型;另一种是基 于普 通图像 增强。本文将从这 两类算 法中分别 选取一个有效快速的图像去 雾算法分析 ,并给 出一 些 自己的建议 。 两种方法分别是何凯明的 暗通道 法和 R e t i n e x方法。 关 键词 :图像去 雾 算法 ;R e t i n e x 算 法 ;暗通道
一 一
2 基 于普 通 图像增 强方 法—— R e t i n e x 法 另 一种 我想 要 讨 论 的 图像 处 理 的 方 法 是 基 于 普 通 图像 增 强 手
段 , 目前此 类方 法处 理最 好 的是 E d w i n .H.L a n d于 1 9 6 3年 提 出 的 R e t i n e x 方法 ,这 是一 种建 立在 科学 实验 和科 学分 析基 础 上 的 图像增 强 方法 ,这是 不 同于 先验 理论 的方 法 ,已知有 雾 图像 ,但 是 没有 直 接 把雾气 去掉 ,而是增 强 图像颜 色 。我 们 知道 颜 色 区域 由给 定 波长 的 红 、绿 、蓝 三原 色 构 成 的 ,三 种 颜 色互 相 混 合 构 成 了颜 色 区 域 。 这是 R e t i n e x 方 法 的前提 假设 。R e t i n e x 一词 在英 语 中是 一个 合 成 词 , 由两 个 单词 合 成 的一 个 词语 ,分 别 是 r e t i n a和 c o d e x ,译 成 中文 即 : 视 网膜 和皮层 。 E d w i n .H .L a n d创造 这 个 词 更 体 现 了它 的方 法 含 义 ,基于 图像颜 色增 强 的方 法 。 R e t i n e x的算法 和暗 通道法 一样 有 其利 弊 ,比如对 于整 体偏 暗 的 图像 有很 好 的增强作 用 ,且 只可 用于 静 态 的 图像 ,即 无法 实 时 处 理 动态 的有雾 图像 。R e t i n e x 算 法 的速 度 是 个瓶 颈 ,算 法 中 MS R C R是 基 于 多次 高斯模 糊 的 ,这 里 面 有 很 多 的 浮点 计 算 ,影 响处 理 速 度 。 在处理 一般 图像 时 ,效果 并不 是 很 自然 ,对 于 有雾 图 ,有 可 能 会 出 现 过增 强现 象 ,也就 是 图像 出现噪 点 ,这类 的方 法一 般 来 说都 有 这 样 的缺 点 。 R e t i n e x 算 法 分两 种 ,一种 经典 ,经典 的算 法容 易 出现光 晕效果 , 另一种是后来改进 的方法 即 M c C a n n R e t i n e x算法 ,M e C a n n R e t i n e x 算法
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