Уменьшайте атмосферный туман
[J,T,L] = imreducehaze(I)[___] = imreducehaze(I,amount)[___] = imreducehaze(___,Name,Value)[___] = imreducehaze(___, изменяет поведение dehazing алгоритма с помощью пар "имя-значение".Name,Value)
Считайте туманное изображение в рабочую область.
A = imread('foggysf1.jpg');Уменьшайте туман и отобразите результат рядом с оригинальным изображением в монтаже.
B = imreducehaze(A);
montage({A,B})
title("Hazy Image (Left) vs. Reduced Haze Image (Right)")
Считайте туманное изображение в рабочую область.
A = imread('foggysf2.jpg');Уменьшайте 90% тумана с помощью метода approxdcp.
B = imreducehaze(A,0.9,'method','approxdcp');
Отобразите в монтаже исходное туманное изображение и изображение с уменьшаемым туманом.
montage({A,B})
Считайте туманное изображение в рабочую область.
A = imread('foggyroad.jpg');Уменьшайте туман в изображении с помощью значений параметров по умолчанию.
[~, T] = imreducehaze(A);
Отобразите результат вдоль стороны оригинальное изображение.
figure, imshowpair(A, T, 'montage')
Толщина тумана обеспечивает грубое приближение глубины сцены, заданной до неизвестного коэффициента умножения. Добавьте eps, чтобы избежать log(0).
D = -log(1-T+eps);
В целях отображения масштабируйте глубину так, чтобы это было в [0,1].
D = mat2gray(D);
Отобразите оригинальное изображение рядом с предполагаемой глубиной в фиктивном цвете.
figure subplot(1,2,1) imshow(A), title('Hazy image') subplot(1,2,2) imshow(D), title('Depth estimate') colormap(gca, hot(256))
Модель, чтобы описать туманное изображение I
I(x) = J(x)T(x) + L(1-T(x))
I является наблюдаемой интенсивностью, J является сиянием сцены, L является атмосферным светом, и T является картой передачи, описывающей фрагмент света, который достигает камеры.Алгоритмы Dehazing восстанавливают сияние сцены (dehazed изображение) J от оценки карты передачи и атмосферного света согласно:
J(x) = (I(x)-A)/(max(t(x),t0)) + A
imreducehaze использует два различных dehazing алгоритма, simpledcp и approxdcp. Эти методы оба полагаются на dark channel prior, который основан на наблюдении, что нетуманные изображения наружных сцен обычно содержат некоторые пиксели, которые имеют низкий сигнал в одном или нескольких цветовых каналах. Методы отличаются по тому, как они оценивают темный канал предшествующий и атмосферный свет.
dehazing алгоритмы в imreducehaze выполняют пять шагов:
Оцените атмосферный световой сигнал L с помощью темного предшествующего канала.
Оцените, что передача сопоставляет T.
Совершенствуйте предполагаемую карту передачи.
Восстановите изображение.
Выполните дополнительное контрастное улучшение.
[1] Он, Kaiming. "Одно удаление тумана изображений Используя темный предшествующий канал". Тезис, Китайский университет Гонконга. 2011.
[2] Dubok, и др. "Одно Изображение Dehazing с Точностью Энтропии и информации Изображений". ICIP. 2014, стр 4037–4041.