[C#]winform使用引导APSF和梯度自适应卷积增强夜间雾图像的可见性算法实现夜间雾霾图像的可见度增强

本文主要是介绍[C#]winform使用引导APSF和梯度自适应卷积增强夜间雾图像的可见性算法实现夜间雾霾图像的可见度增强,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

【算法介绍】

提升夜间雾霾图像可见度的技术研究:引导APSF与梯度自适应卷积的应用

随着城市化的快速发展,雾霾现象日益严重,尤其是在夜间,雾霾对图像的可见度造成了极大的影响。因此,提升夜间雾霾图像的可见度成为了图像处理领域的研究热点。在ACM International Conference on Multimedia 2023(ACMMM2023)上,一篇题为“Enhancing Visibility in Nighttime Haze Images Using Guided APSF and Gradient Adaptive Convolution”的论文,为我们提供了一种全新的解决方案。

该论文提出了一种结合引导APSF(Adaptive Point Spread Function)和梯度自适应卷积的方法来增强夜间雾霾图像的可见度。引导APSF是一种能够模拟雾霾天气下光线散射现象的技术,它可以有效地估计和补偿图像中的雾霾效应。而梯度自适应卷积则能够根据图像的局部特征自适应地调整卷积核,从而更好地保留图像的细节和边缘信息。

通过结合这两种技术,该论文的方法能够在去除雾霾的同时,保留图像的细节和色彩信息,从而显著提高夜间雾霾图像的可见度。这一方法不仅在理论上具有创新性,而且在实验中也取得了显著的效果。实验结果表明,与传统的图像去雾方法相比,该方法在提升图像可见度、保留图像细节和色彩信息等方面都具有明显的优势。

总之,该论文的研究为我们提供了一种新的思路和方法来增强夜间雾霾图像的可见度。这一方法不仅具有重要的理论价值,而且在实际应用中也有着广阔的前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,相信这一方法将在未来的图像处理领域中发挥更加重要的作用。

【框架地址】 

https://github.com/jinyeying/nighttime_dehaze

【效果展示】

【实现部分代码】 

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src = null;NighttimeNet detector = new NighttimeNet();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";openFileDialog.RestoreDirectory = true;openFileDialog.Multiselect = false;if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK){src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Image==null){return;}var result = detector.Inference(src);pictureBox2.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(result);}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){detector.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\nighttime_dehaze_realnight_1x3x512x512.onnx", 512,512);}private void button3_Click(object sender, EventArgs e){VideoCapture capture = new VideoCapture(0);if (!capture.IsOpened()){Console.WriteLine("video not open!");return;}Mat frame = new Mat();var sw = new Stopwatch();int fps = 0;while (true){capture.Read(frame);if (frame.Empty()){Console.WriteLine("data is empty!");break;}sw.Start();var result = detector.Inference(frame);sw.Stop();fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);sw.Reset();Cv2.PutText(result, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);//显示结果Cv2.ImShow("Result", result);int key = Cv2.WaitKey(10);if (key == 27)break;}capture.Release();}}
}

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1B6421M78e/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88860837

【测试环境】

vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.8.0,onnxruntime1.16

这篇关于[C#]winform使用引导APSF和梯度自适应卷积增强夜间雾图像的可见性算法实现夜间雾霾图像的可见度增强的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/734814

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个