图像除尘去雾技术总结

最近在参与一个煤矿井下移动机器人视觉导航的课题,需要考虑井下图像去尘去雾技术。复杂的煤矿井下尘雾环境不同于常规的室外和室内环境,空间狭长,光照较低,尘雾分布较密,比普通的去尘去雾要求更加严格和困难。对于昏暗有尘雾的煤矿场景,通常包含多个光源,光源区域和非光源区域表现出不同的颜色特征,因此环境照明通常不是全局各向同性的;此外,常用的局部最大像素法容易高估全局大气光照,以上两点导致输出图像中光源区域周围的颜色失真和光晕伪影,因而需要重新考察各种去雾方法在煤矿巷道图像的应用。本文主要用于记录和总结自己课题过程中所使用和参考的技术方法。

  1. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(何恺明)

论文:https://ieeexplore.ieee.org/document/5567108

论文解读:

https://blog.csdn.net/s12244315/article/details/50292049/

https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/83898619

https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html

https://kaiminghe.github.io/

参考网站:

  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/420879222

  1. https://blog.csdn.net/weixin_51154479/article/details/128446083

  1. https://www.zhihu.com/question/361679585/answer/2281812125

  1. https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3515871.html