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图像去雾的方法

目前在各城市中面向公共安全应用的系统可以通过遍布在各个道路的电子眼实时获取道路的路面情况。电子眼只要拍摄到3/4张人脸,就可以对人脸的全貌进行精准识别。电子眼除了能够识别人脸,还具有识别车牌、在方圆2公里的范围之内发现伪基站等能力。

然而,由于受到大气中漂浮水滴对光的折射、反射、自身吸收和自身成像等影响,使得图像采集系统在雾天时所捕获图像的对比度较低,并引起色彩失真,甚至会导致机器视觉系统无法正常工作。随着大气污染的日益严重,也使得改善自动获取的图像质量显得尤为重要。

因此,在面向公共安全应用的系统中实现对图片的去雾处理至关重要,目前的去雾方法包含以下几类:

(1)基于非物理模型的去雾方法,本质上是增强图像的对比度与颜色,并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿,代表方法是直方图均衡化,但是效果一般;(2)基于物理模型的方法,现在效果好的去雾方法都是基于物理模型,利用大气物理散射规律来建立图像还原模型,从而得到最终去雾图片。

在面向公共安全应用的系统中针对单幅图像去雾处理,如果对图像采用暗通道先验方法虽然也具有较好的去雾效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源。而通常在面向公共安全应用的系统中对处理时长要求较高。

下面为大家讲到的一种图像去雾的方法,在提高图像去雾效果的同时,缩短对图像的处理时间,提高图像处理的效率。

在网站中http://www.zaixianai.cn/选择“图像AI出路”导航,在图像处理选项中有:图像去雾、图像无损放大、黑白图片上色、拉伸图片修改,这四种功能。

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图1:图像去雾功能

2、准备好图片,点击页面中的“本地上传”按钮,上传图片。

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图2:上传图片

3、下图为处理前的原图,可进行参照对比。

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图3:原图

4、上传文件之后只需稍稍等待即可。一般支持的图片格式有:jpg、png、jpeg、bmp,图片大小不超过2M。

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图4:正在处理

5、显示处理成功之后,点击下载按钮即可下载相关图片。

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图5:图片处理完成

这样简单的操作,可以说是一键搞定,同时只要我们将网站收藏,想使用的时候打开在线处理即可,对于图片、文字、语音这三种处理操作,在该网站中可以得到专业的处理。

若有更多的需求可以在官网中的“定制服务”中进行特定服务。致力于专注、专业、高效三大素养,为你定制想要的效果。