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深圳市九阳电池有限公司

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39223财神丨一肖中特
雾霾太重?深度神经网络教你如何图像去雾财神一肖期期准
发布时间:2019-11-06        浏览次数: 次        

  北京城被中度污染天气包围,到处都是灰蒙蒙一片——雾霾天又来了。从11日起,雾霾天气就开始出现,根据北京环境监测中心最新预报,这一轮雾霾短期内不会明显好转,尤其是今明两天,北京空气质量维持在4级中度污染,雾霾会一直持续到本周日。

  雾霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物,一旦排放量超过大气循环和承载能力,悬浮颗粒受静稳天气的影响持续积聚,极易出现大范围的雾霾。

  现有的图像去雾(Image Dehazing)技术离不开一个简单的自然模型——大气散射模型(Atmospheric Scattering Model)。大气散射模型描述了,在雾霾和光照的共同作用下的成像机制:

  阳光在物体表面形成反射光 J(x),反射光在穿过雾霾的过程发生散射,只有部分能量 J(x)t(x) 能到达摄像头。与此同时,阳光也在悬浮颗粒表面散射形成大气光 α 被摄像头接收。因此,摄像头中的成像 I(x) 可由两部分组成,透射的物体亮度 J(x)t(x) 和散射的大气光照 α(1-t(x)):

  其中,t(x) 是媒介透射率(medium transmission),顾名思义表示能顺利透过雾霾到达摄像头的比率。因此,透射率跟物体与摄像头距离 d(x) 成反比,离摄像头越远的物体受雾霾影响更大。当距离 d(x) 趋于无穷大时,透射率 t(x) 趋于零,I(x) 趋近于 α,α=maxy∈{xt(x)≤t0}I(y)。综上所述,去雾的核心是如何更精确地估计媒介透射率 t(x)。

  手工特征是传统机器视觉的基础,讲究的是熟能生巧,依赖的是实践出真知。通过“观察→经验→设计”构建各式各样的特征来满足各式各样的任务需求。图像去雾技术也是沿着手工特征逐步地发展起来。

  说起去雾特征,不得不提起的暗通道先验(DCP)。大道之行在于简,DCP作为CVPR 2009的最佳论文,以简洁有效的先验假设解决了雾霾浓度估计问题。

  观察发现,清晰图像块的RGB颜色空间中有一个通道很暗(数值很低甚至接近于零)。因此基于暗通道先验,雾的浓度可由最暗通道的数值近似表示:

  根据大气散射模型,雾霾会降低物体成像的对比度:Σx‖ΔI(x)‖=tΣx‖ΔJ(x)‖≤Σx‖ΔJ(x)‖。因此,基于这个推论可利用局部对比度来近似估计雾霾的浓度。同时,也可以通过最大化局部对比度来还原图像的颜色和能见度。93hk小鱼儿网站都要对选拔任用过程进行倒查,

  颜色衰减先验(CAP)是一种与暗通道先验(DCP)相似的先验特征。观察发现雾霾会同时导致图像饱和度的降低和亮度的增加,整体上表现为颜色的衰减。根据颜色衰减先验,亮度和饱和度的差值被应用于估计雾霾的浓度:

  人的视觉系统并不需依赖这些显式的特征变换,便可以很好地估计雾的浓度和场景的深度。DehazeNet是一个特殊设计的深度卷积网络,利用深度学习去智能地学习雾霾特征,解决手工特征设计的难点和痛点。

  特征提取有别于传统卷积神经网络,DehazeNet采用“卷积+Maxout[5]”的结构作为网络第一层:

  当W1是反向(Opposite)滤波器,通道的最大等价于通道的最小值,等价于暗通道先验(DCP);当W1是环形(Round)滤波器, 等价于对比度提取,等价于最大对比度(MC);当W1同时包含反向(Opposite)滤波器和全通(All-pass)滤波器,等价于RGB到HSV颜色空间转换,等价于颜色衰减先验(CAP)。

  此外,从机器学习角度看,Maxout是一种样条函数,具有更强的非线性拟合能力,如下图(d)。

  多尺度特征会提高不同分辨率下特征提取的鲁棒性。传统去雾方法中也会采用不同尺度的滤波器(均值、中值、最小值)来增强特征在不同尺度下的鲁棒性。借鉴于GoogLeNet中的inception结构,采用3组不同尺度(3×3,5×5,7×7)的滤波器实现DehazeNet的尺度鲁棒性:

  局部极值(MAX Pooling)是深度卷积神经网络的经典操作。局部极值约束了透射率的局部一致性,可以有效抑制透射率的估计噪声。此外,局部极值也对应于暗通道先验(DCP)的局部最小值和最大对比度(MC)的局部最大值。

  大气透射率是一个概率(0到1),不可能无穷大,也不可能无穷小。受到Sigmoid和ReLU激励函数的启发,提出双边纠正线性单元(Bilateral Rectified Linear Unit,BReLU),在双边约束的同时,保证局部的线性。

  BReLU的非线性回归对应于传统去雾方法中的边缘抑制操作(如DCP和CAP)。双边约束引入先验信息缩小参数搜索空间,使得网络更加容易训练;局部线性避免Sigmoid函数梯度不一致带来的收敛困难。

  DehazeNet基于手工特征,又超出传统方法,从人工到智能。因此,DehazeNet取得了更好的去雾结果,更多的对比实验和代码资源:

  随着科学技术的发展,人们渴望对天气有一定的掌握空间,从古代的夜观天象到如今的气象卫星,人类在对天气的预测上不断的进步与发展,本文将运用循环神经网络实现对天气情况的初步预测,循环神经网络是人工智能领域深...博文来自:powerwsh

  图像去雨算法文章:相应的代码和论文 http...博文来自:卖火柴的小男孩

  一、实验结果二、暗通道先验理论发现有一个博主写得比较详细了,参考着看即可。点击阅读(1)点击阅读(2)实验大致流程:三、Python代码#!/usr/bin/envpython#-*-coding:u...博文来自:羊脂球的博客

  除了估计大气光值的大小,估计透射率也是很关键的因素。该算法的贡献:end2end系统,直接学习并估计透射率与有雾图像的关系。由特殊的网络结构决定。 提出新颖的nonlinear激活函数,称为BReLU...博文来自:striver 13

  在图像去雾这个方面已经有好多研究了,感觉还是何凯明的暗通道比较实用,当然如果看效果的线你那发的那篇颜色线去雾貌似比较溜,可惜没有源码共享,目前对去雾的改进大多都是对边缘的细化,或...博文来自:水月寒冰的博客

  转载请标注:目录一丶Retinex理论——图像分解二丶RetinexNet卷积神经网络1.训练数据说明2.分解网络——Deco...博文来自:蘇丶的博客

  嫌随机森林去雾效果不好,49575com横财富论坛。你行你上啊——DehazeNet端到端的去雾虽然tang-2014提出了去雾的机器学习方法,但它是基于随机森林的,必须首先抽取图像特征,然后将特征向量输入随机森林。这不是一种端...博文来自:自由男神的博客

  一坑未平,一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了,通用于身份证通行证等各类证件识别,车票识别,彩票,发票等各类票据识别,车牌识别,温度仪表盘等...博文来自:Gavinmiaoc的博客

  Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPRbestpaper,其成果就是给图像去雾。当时并没有用深度学习,却能实现让人震惊的效果。先看下效果:左边是原图,右边是去雾霾之后的图。效果还是...博文来自:木盏

  1.对照片创建色阶调整图层,如果可以观察到255峰值附近是没有数据的,将最右端的滑块向左滑动。博文来自:

  真正了解了什么叫最简单的就是最美好的真正的好文章不需要大堆公式堆积显得充实,而是最最平实的思想!这篇文章的:原文PDF、数据集、幻灯片、视频。感兴趣的可以了解一下。这篇文章的目的就是以最简单的思路将图...博文来自:chen825919148的专栏

  回顾一下以前的去雾方法,其实韩国大佬的去雾方法取得的效果也不错,自己写了一下对比度优化去雾的方法与自己的方法进行对比,看看去雾方法中用导向滤波与不用导向滤波的区别,实现的去雾方法均进行0.25%的降维...博文来自:水月寒冰的博客

  一、背景DeblurGAN是OrestKupyn等人于17年11月提出的一种模型。前面学习过,GAN可以保存影像的细节纹理特征,比如之前做过的SRGAN可以实现图像的超分辨率,因此,作者利用这个特点,...博文来自:的博客

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  近两年来,伴随城市的快速发展带来了一系列的环境污染,比如汽车尾气、工业排放、建筑扬尘、垃圾焚烧等等,这些污染源混合便形成了“雾霾天气”。在雾霾天气下,大部分视频监控系统所监控的图像色彩将会暗淡、其对比...博文来自:weixin_33812433的博客

  图像去雾算法最近应该都是从何凯明博士的CVPR论文衍生出来,论文中基于一种假设:没有雾的图像的dark_channel值都接近于0,而有雾的图像则不等于0.将有雾图像的dark_channel值逆向归...博文来自:szfhy的博客

  何以雾霾多妩媚,只在此间总朦胧雾失楼台,霾没青春;上下求索,假假真真;吞吐日月,扭转乾坤;鸢飞戾天,勿失本心;闲云野鹤,尘网坠深;心若止水,空色无分。......博文来自:kingspacing的博客

  总结不同色彩空间的广泛统计实验和理论分析表明,朦胧天气中的大气照明主要对YCrCb色空间的亮度通道有很大影响,对色度通道的影响较小。根据这个先验知识(AIP),作者尝试保持雾场景的内在颜色,并增强其视...博文来自:女王の专属领地

  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...博文来自:occupy8的专栏

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