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人工智能还能去雾霾?真的!【long8龙8国际首页】

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龙8国际网页版|除了图像识别、图像分类,计算机视觉还有很多有意思应用于!比如……去雾霾。这一季我们谈过人脸识别、结构光,也谈过SLAM、OCR等计算机视觉的应用于分支,接下来我们不会谈谈CV涉及的有意思应用于,比如……去雾霾。光穿越雾霾不会再次发生衍射,只有一部分能量能抵达镜头,因此拍得的照片不会呈现「雾蒙蒙」的效果。想去除图片中的雾霾,就要准确估算出有雾霾的透射率,再对图像展开完全恢复。

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亮地下通道先验是图像去雾霾的经典方法,它基于这样的假设:在没雾的图像中,一定有某个地下通道的某个局部十分亮,暗到数值几近于零。这部分有可能是阴影、纯色,也有可能是黑色的东西。

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有了雾霾,本来应当很暗的部分就不会显得灰白。通过这部分的数值计算出来出有雾霾的透射率,寻找有雾图像和无雾图像的对应关系,就能去除图片中的雾霾。除了亮地下通道先验,也有人尝试利用对比度的减少或颜色的波动来估算雾霾的透射率。

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还有人尝试用于深度自学,将雾霾作为一种特征展开自学,末端到端的已完成图像去雾。有了图像去雾,雾霾天自动驾驶系统也能精确辨识交通标志,加到了自动去雾霾功能的手机,雾霾天也能拍得明晰的照片。PS:这种计算机视觉技术(应用于)的月名称为:图像去雾(HazeRemoval)。

经典方法「亮地下通道先验」来自计算机视觉顶级会议CVPR2009年的「BestPaper」《SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior》,作者何恺明现任FAIR研究科学家。偷偷地一托,CVPR2016年「BestPaper」《DeepResidualLearningforImageRecognition》的作者也是他。

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