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人工智能还能去雾霾?真的!
2021-03-26 [36064]
本文摘要:除开图像鉴别、图像归类,计算机视觉也有许多 有趣运用于!例如……去雾霾。

除开图像鉴别、图像归类,计算机视觉也有许多 有趣运用于!例如……去雾霾。这一季大家谈过面部识别、结构光,也谈过SLAM、OCR等计算机视觉的运用于支系,接下去大家不容易谈一谈CV涉及到的有趣运用于,例如……去雾霾。

光穿越重生雾霾不容易再次出现透射,仅有一部分动能能到达摄像镜头,因而拍摄的的照片不容易展现「模糊不清」的实际效果。想除去照片中的雾霾,就需要精确估计出有雾霾的透射率,再对图像进行彻底恢复。

亮地下通道先验是图像去雾霾的經典方式,它根据那样的假定:在没雾的图像中,一定有某一地下通道的某一部分十分亮,暗到标值几近于零。这些有可能是黑影、单色,也是有可能是黑色的东西。

拥有雾霾,原本理应偏暗的一部分就不容易看起来灰白色。根据这些的数值计算方法出去出有雾霾的透射率,找寻有雾图像和无雾图像的对应关系,就能除去照片中的雾霾。除开亮地下通道先验,也有些人试着运用饱和度的降低或色调的起伏来估计雾霾的透射率。

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也有人试着用以深层通过自学,将雾霾做为一种特点进行通过自学,尾端到端顺利完成图像去雾。拥有图像去雾,雾霾天无人驾驶系统软件也可以精准识别交通标识,加来到全自动去雾霾作用的手机上,雾霾天也可以拍得明确的照片。

PS:这类计算机视觉技术性(运用于)的月名字为:图像去雾(HazeRemoval)。經典方式「亮地下通道先验」来源于计算机视觉顶尖大会CVPR二零零九年的「BestPaper」《SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior》,创作者何恺明新任FAIR科学研究生物学家。悄悄地一托,CVPR二零一六年「BestPaper」《DeepResidualLearningforImageRecognition》的创作者也是他。


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