图像处理中常见的去雾算法有哪些

某某某说：“那你为什么去看坏书呀!”我说：“汉代刘向曾经说过‘书犹药也,善读之可以医愚’,这药一是良药,可以治百病 ；另是毒药,至人于死地”之后开始了自由辩论,各方代表都畅所欲言,有的同学竟为了一个不良的动画片吵了起来,不过又很快回到了主题上

大家越说越激动,越来越热情,以致于秩序混乱,无法再辩论下去,主持人老师不得不宣布停赛,一场辩论赛就结束了

虽然没有达到预想的效果,但是从同学们身上看,大家确实做了充分的准备

先给分,这只是一小部分

今天,我们班举行了一场别开生面的辩论会,辩论的内容是：“开卷有益和开卷未必有益”

正方和反方各坐一边,随着主持人宣布

1、用PS就可以了，首先用PS打开要调整的，打开软件，点击打开，选择的位置，确定。

2、将背景层解锁，复制一层。复制背景层，这是我们作图的一个习惯，任何文件最好都复制一层在 *** 作，防止破坏原先的文件。

3、然后进行的调整，执行滤镜-其他-高反差保留，数值不用太大。数值根据的质量进行调整，可以在预览框中看到效果，一般在1-5数值之间为宜。

4、然后选择滤镜-锐化-USM锐化，将进行锐化 *** 作，可以使细节处更加突出，增加的清晰度，可执行多次看看效果，以实际为准。

5、然后调整一下的亮度，调整，曲线，增强的明暗对比，可是更加清晰，调整的方式很多，曲线，亮度对比度，色阶等，都能达到同等的效果。

6、效果差不多了，点击确定效果如下图。可以看到原中模糊的部分，已经变得清晰了。特别是细节的部分，能够看到很细微的部分，线条清晰了。

function dark = darkChannel(imRGB)

r=imRGB(:,:,1);

g=imRGB(:,:,2);

b=imRGB(:,:,3); 分别提取三色的灰度图

[m n] = size(r); 提取单色图矩阵的宽度和长度

a = zeros(m,n); 创建mn的零矩阵a

for i = 1: m

for j = 1: n

a(i,j) = min(r(i,j), g(i,j));

a(i,j)= min(a(i,j), b(i,j)); 依次比较三色分量的最小值提取为暗通道图

end

end

d = ones(15,15); 创建1515的单位矩阵

fun = @(block_struct)min(min(block_structdata))d;

dark = blockproc(a, [15 15], fun); 将分成1515的小块并将每一块变成其中的最小值

dark = dark(1:m, 1:n);

我也是新手啊兄弟只能帮你到这儿了

明景视频图像处理系统针对模糊的图像，用不同的方法使图像清晰化。以辅助应用人员更好的挖掘图像中有用信息，如车辆牌照号、人脸信息、外观特征等。除了手工设置图像处理参数外，系统可以通过遍历方式，自动寻找最优算法参数，从而达到理想处理效果。支持照度校正、环境问题处理、特定模糊处理、色彩增强处理、影像模式转换、任意模糊恢复、噪声处理、高级影像放大、轮廓析出处理。

影像处理（MJImageProcexe）模块可以合并使用也可以单独使用，在整个系统中该模块可以对选择的线索图像进行处理，并且可以通过“撤销”功能取消失误或者不理想的 *** 作，更好的后续分析图像中的感兴趣区域。在使用需要算法支持的功能时（如降噪、去模糊）灵活运用放大缩小和裁剪功能，达到用最短的时间获得中的有用信息。

影像处理模块安装菜单分布，主要包括影像调整、图像降噪、图像增强、去模糊、超分辨率、图像矫正、轮廓析出等模块。在程序上方有快捷的工具条，见下图：

在左侧边栏有工具栏（可浮动），见下图：

工具主界面如下图所示：

    模块截图：

对比度亮度：

对比度、亮度调节可以根据图像源文件的性能，调节相应的对比度、亮度参数，以达到改善图像质量的目的，依赖于对比度、亮度两个参数的调节。

色调、饱和度、亮度：

图像色调、饱和度、亮度调节改善图像的视觉效果，方便后续的视频处理。

图像锐化：

图像锐化更好的呈现出图像的细节，使模糊图像特点更加鲜明

图像白平衡：

图像白平衡还原图像中真实的色彩信息，去除由摄像机自身带来的图像色彩干扰。

直方图均衡化：

直方图均衡化扩展视频（图像）整体上的亮度分布。

颜色转换：

颜色转换根据所选颜色空间的类型，获取相应的图像数据信息。

转换方式整型标量，范围为0-8，分别代表H（色调）S（饱和度）、V（亮度）、R（红）、G（绿）、B（蓝）、Y（灰色）、Cb、Cr（两个色差信号）。

垂直镜像、水平镜像：

水平镜像完成视频数据的左右倒置。

垂直镜像完成视频数据的上下倒置。

旋转：

旋转可以完成视频任意角度的旋转。

该模块包含图像处理中降噪的几种常用方式，模块截图如下：

最大值降噪：当前点位置像素值用其邻域像素的最大值代替。

最小值降噪：当前点位置像素值用其邻域像素得最小值代替。

均值降噪：当前点位置像素值用其邻域像素均值代替。

中值降噪：当前点位置像素值用其邻域像素中值代替。

倒梯度降噪：对椒盐噪声的降噪效果最好。倒梯度降噪—当前点像素值用邻域像素与自身像素的加权平均得到，加权值由自身像素和邻域像素的梯度倒数得到。

高通滤波：是一种过滤方式，规则为高频信号能正常通过，而低于设定临界值的低频信号则被阻隔、减弱。

低通滤波：是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。

根据使用需求，该模块主要包括图像去雾、白天增强、低照度增强，模块截图如下：

图像去雾：

图像去雾方法可以和图像对比度、图像锐化综合使用，达到最佳的视觉效果。

白天增强：

白天增强的效果依赖于四个参数，最大尺度、尺度数量、尺度分布和对比参数。首先调节最大尺度，该值默认为240，一般调整值大于100；其次调整尺度数量，随着尺度的增加，算法耗时变长，默认取值为3，；尺度分布有三项选择，代表最小尺度和最大尺度之间选择尺度的分布情况，0代表平均分布、1代表偏低（选择尺度趋于最小尺度）、2代表偏高（选择尺度趋于最大尺度）。最后根据效果像调整对比参数，对比参数取值越小，效果图像对比度越大。

低照度增强：

低照度增强可以将光线暗的图像调整为最佳的视觉效果。

该模块针对使用情况，给出迭代反投影算法、维纳滤波、直线运动去模糊、散焦模糊、任意模糊等功能模块，见下图：

运动去模糊效果依赖于三个参数，运动速度、运动角度、锐度。每个条件后遍历按钮，都会按照条件的取值范围分段尝试，并在d出的列表中显示结果，需要用户从中选择出最佳结果。待全部条件确认完毕后，点击确认按钮，等待处理结果。由于运动去模糊本身的复杂性，这里需要一定的时间去获取去模糊的效果图像。

建议使用方法：首先裁剪出模糊的部分，然后点击“屏幕取值”然后在上点击移动，生成的圆半径为运动的大小，绿色的半径对应运动方向。可以在图上选择一条明显由运动产生的条纹，使绿色线与运动方向一致。确定运动方向后可以点击运动速度右侧的“遍历”按钮，生成不同的结果，在结果中选择相对清楚的再做下一步处理。

该模块主要是针对鱼眼图像进行修复，根据鱼眼图像的分类包括俯视鱼眼图像和平视鱼眼图像矫正两个部分。

俯视鱼眼图像如图所示：

鱼眼图像展开图如图所示：

俯视鱼眼图像矫正，将一幅360角度图像展开成为平面全景图像。

平视鱼眼图像如图所示：  

矫正效果：

平面鱼眼图像矫正效果依赖于角度信息，角度反应鱼眼图像“凸”的程度，上图给定鱼眼图像在139角度的最佳矫正效果，拖动角度滑块可以看出变化的鱼眼矫正图像。

轮廓析出即将图像的细节信息凸显出来，该模块给的是边缘信息，主要包括图像边缘求取的常用方式，模块图如下：

Sobel边缘检测：

Sobel边缘检测效果依赖于核宽度，调节核宽度获取最佳的边缘信息，默认值为3，调节核滑块，可以得到不同的边缘检测效果。

Laplacian边缘检测：

Laplacian边缘检测效果依赖于核宽度，调节核宽度获取最佳的边缘信息，默认值为3，调节核滑块，可以得到不同的边缘检测效果。

Canny边缘检测：

Canny边缘检测效果依赖三个参数，连通阈值、分割阈值和核宽度。首先核宽度代表像素模板运算的邻域范围，一般取为3；其次分割阈值完成初始的边缘分割；再次连通阈值完成后续的边缘链接，通常分割阈值大于连通阈值。

Log边缘检测：

Log边缘检测依赖于四个参数，高斯核宽，X方差（水平方向方差）、Y方差（垂直方向方差）以及本身的Log核宽。首先给定高斯核宽度，默认取值为3；其次调节X、Y方差；最后调节Log核宽，这里给的默认值为1。

超分辨率是通过软件方法提高原有图像得分辨率，就是通过一系列得低分辨率得来得到一副高分辨率得过程就是超分辨率。

软件超分辨率使用如下图：

打开超分辨率后，选择3到8张，选择后进入以下界面：

默认照片为选择得第一张照片，我们点击右上角框选按钮，并且在上选择我们要提高分辨率得，如下图所示：

完成后点击照片栏中后面得，依次重复刚才的框选 *** 作，将所有框选完后根据下面三个参数进行选择，调整好后点击计算，即可得出结果：

注意：在该功能中选取得应该为连续得，两张应该在两帧之内，角度也不要过大。

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