基于BP神经网络的雾天图像复原算法

合集下载

图像处理中的图像复原算法综述与比较

图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。

图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。

本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。

1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。

均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。

其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。

中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。

1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。

Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。

边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。

2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。

傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。

2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。

通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。

小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。

2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。

倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。

3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。

CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。

基于暗通道理论的雾天图像复原的快速算法

ＡｂｔａｔＩｇｓｒｉｅｓａｔｒｄｎｅｐｏａｈｒｏｄｔｎｒｃａａｔｒｚｄｂｐｏｖｓｉｔｏｓｅｅｌｗｓｒｃ：ｍａｅｏｖｄｏｃｐｕｅｕｄｒｏｒｗｅｔｅｃｎｉｏａｅｈｒｃｅｅｙｏｒｉｂｌｙｆｃｎ，ｏｉｉｉｉ
ａｈｚ—ｆｅｍａｅｒｍｈｔａｅ—ｒｉｇｆｅｏｔａ．Ｅｘｅｍｅｔｅｎｔａｅｈｔｕｌｏｉｍａｆｃｉｅｙｒｍｏｅｈｚｒｍｏｇｍ— ｐｒｎｓｄｍｏｓｒｔｔａｏｒａｇｒｈｃｎｅｆｔｌｅｖａｅｆｏａｆｇｙｉ — ｉｔｅｖ
留场景的边缘信息。
关键词：图像去雾；暗通道；快速双边滤波中图分类号：Ｔ１Ｎ９１文献标识码：Ａ文章编号：１７－８０（０２１００－５６２９７２１）０－１００
ＡｓａｅＲｅｏａｇｒｔｓｎｒＣｈｎｅｉｒＦａｔＨｚｍｖｌＡｌｏｉｈｍＵｉｇＤａｋａｎｌＰｒｏ
ａｅｗｈｌｅｐｅｇｓｓａｐ．ｇｉｋｅｄｅｈｒｅ
Ｋｅｒｓ：ｈｚｅｖｌａｋｃａｎｌｆｓｉｔｒｌｆｔｒｙｗｏｄａｅｒｍｏａ；ｄｒｈｎｅ：ａｔｂｌｅａｉｅａｌ
ＷＵａｔｎ．ＤＩＸｉｏｉａＮＧｎｈｏ．ＷＵｉＸｉｇａＫｕ。（．ｃｏｌｆｎｏｍａｉｉｃｎｃｎｌｇ，Ｘａｎｉｅｓｙ１ｈｏｏｆＳＩｒｔｎｓｅｅｄｅｈｏｏｙｉｏｃｎａｔｍｅｖｒｉ，Ｘａｎ３１０：Ｕｎｔｉｍｅ６０５２Ｓｈｏｏｃｎｅｈｒｃｕｉｅｓｙｆｃｎｅｎｃｏｌｇ，Ｃａｇｈｎ１０２）．ｃｏｌｆｉｃ，ＣａｌｈｎＵｎｖｒｉｉｃｄＴｅｈｎｏｙｈｎｃｕ３０２ＳｅｇｔｏＳｅａ

基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告

基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告一、课题研究背景和意义雾天图像是指受到雾、霾等大气干扰后的图像。

这类图像的特点是：景物颜色发灰，细节模糊，对比度降低，图像质量下降，而且对人类视觉系统造成很大影响。

因此，对于机器视觉、计算机视觉和图像处理技术而言，雾天图像的处理是一个重要的问题。

当前，雾天图像的处理已成为计算机视觉和图像处理领域的热点问题。

目前，雾天图像复原方法主要有以下几种：基于物理模型的方法、基于非物理模型的方法、基于暗通道先验的方法等。

其中，基于大气散射模型的方法是一种比较常用的处理方法。

该方法的基本思想是，通过对雾天图像中的大气光进行分析，去除其对原图像的影响，从而还原出真实的图像。

二、研究内容和计划本课题基于大气散射模型的方法，旨在研究针对雾天图像的复原方法，并探索其在图像处理中的应用。

主要研究内容和计划如下：1. 国内外雾天图像处理技术的现状分析2. 分析大气散射模型及其在雾天图像处理中的应用3. 提出一种新的基于大气散射模型的雾天图像复原方法，并进行实验验证4. 分析新方法的优缺点，提出改进方向预计完成时间第1年·初步研究国内外雾天图像处理技术及大气散射模型的理论基础第2年·提出新方法并进行实验验证第3年·分析新方法的优缺点，提出改进方向三、主要研究内容和方法本课题的主要研究内容包括两个方面。

一方面是对雾天图像处理技术的现状进行分析和总结，另一方面是基于大气散射模型提出一种新的雾天图像复原方法，并进行实验验证。

研究方法包括：1. 文献调研法：对雾天图像处理技术的现状进行综合性调研，并了解和分析国内外的最新研究成果。

2. 基于大气散射模型的算法设计法：基于大气散射模型的理论基础，提出一种新的雾天图像复原方法，并利用计算机模拟进行实验验证。

3. 实验比较法：对比实验结果，分析新方法的优缺点，并提出改进方向。

四、预期成果本课题的预期成果包括：1. 对目前雾天图像处理技术的现状进行全面的调研和总结，提出新的思路和方向。

基于卷积神经网络的图像复原研究

基于卷积神经网络的图像复原研究随着科技的不断发展，图像处理技术也在以惊人的速度发展。

其中，图像复原技术是相当重要的一个领域，它可以去除图像中的噪声，使图像恢复原本的细节和清晰度。

近年来，基于卷积神经网络的图像复原技术被广泛应用，并在很多领域取得了显著的成果。

一、基于卷积神经网络的图像复原技术简介基于卷积神经网络的图像复原技术是将神经网络技术和图像处理技术相结合的一种新型技术。

它主要采用卷积神经网络的结构来进行图像的复原，从而提高复原结果的质量和效率。

在图像复原技术中，卷积神经网络主要是通过对图像中像素点的特征进行学习，从而生成一组能够重构出原始图像的参数。

它可以提取出图像中的高层次信息，识别图像中的纹理和形态，从而使复原效果更加准确和稳定。

由于卷积神经网络结构的复杂性和优秀的学习能力，它在图像复原技术中的应用受到了广泛的关注。

目前，基于卷积神经网络的图像复原技术已经成为了图像处理技术领域的一种重要趋势，并在图像识别、图像去噪、图像重建等方面发挥着重要的作用。

二、基于卷积神经网络的图像复原技术的优点1、能够保留图像细节卷积神经网络中的卷积核能够提取出图像中的高层次特征，从而生成具有更高分辨率的图像。

基于此，基于卷积神经网络的图像复原技术能够更好地保留图像的细节特征，并生成更加清晰的图像。

2、处理速度更快与传统的图像复原技术相比，基于卷积神经网络的图像复原技术具有更快的处理速度。

由于卷积神经网络的优秀的并行处理能力，它能够快速地对大量图像进行处理，从而提高了图像复原的效率。

3、适应性更强基于卷积神经网络的图像复原技术具有良好的适应性，能够适应不同图像的处理需求。

这是因为它能够根据不同图像的特征来生成不同的参数，实现对不同图像的精准处理。

三、基于卷积神经网络的图像复原技术的应用1、图像去噪基于卷积神经网络的图像复原技术可以通过对图像中的噪声进行分析，从而去除图像中的噪声，恢复图像的清晰度和细节。

在医学图像诊断、安防图像处理、动画制作等方面都有广泛的应用。

关于雾天图像增强和恢复算法的文档

关于雾天图像的增强和复原现状：国内外已有很多研究人员将大气对成像的影响进行了分析和评估。

散射理论在分析大气的影响中发挥了巨大的作用，由于单射模型不能准确表现实际复杂介质的影响，多射模型得到了广泛的关注。

在光和大气介质交互问题的研究中，或多或少地借鉴了物理学科的知识，其中输运理论很常见，并被广泛应用于恶劣天气条件对图像退化的建模。

在研究尘雾等恶劣天气条件对成像影响模型的基础上，对退化图像进行复原处理取得了较大的进展。

当场景深度已知和大气条件的精确信息己知时，消除一幅图像的天气条件的影响已被证明是可行的；在计算机视觉方面，算法已经发展到不用已知大气及场景深度信息，通过处理至少两张在恶劣天气条件下拍摄的图像可以自动地计算出场景的结构和恢复场景的色度及对比度。

目前，对雾图进行清晰化处理的方法大体上有两类:基于模型的和非模型的算法。

其中，基于模型的算法通过了解图像退化的内在原因而进行逆运算来改善图像的对比度;非模型的算法并不要求知道图像退化原因的信息。

用非模型的方法处理图像我们称之为图像增强；用基于模型的方法处理图像我们称之为图像恢复，这类算法更加可靠，因为它们利用了图像退化的物理机理，其目的在于提高退化图像的保真度。

近年来，上述两个方面的研究都取得了较大的进展，特别是基于物理模型的复原问题，吸引了越来越多研究者的注意，以下分别就其研究现状做简要的介绍。

●图像增强处理的研究现状图像增强是图像处理的基本手段，是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

图像对比度增强是图像处理领域中的一个传统的话题，同时又一直是较为活跃的研究领域，不断有新方法与新手段引入使该领域保持旺盛的生命力，并不断有新成果面世。

●图像恢复处理的研究现状近年来，不少学者在大气散射物理模型的基础上，对恶劣大气条件下的成像机理进行了深入的分析，并提出了一些新的雾天图像增强方法。

与传统图像增强相比，这些方法是建立在雾天成像的物理过程之上的，因此更具有针对性，处理效果也较为理想。

一种基于神经网络的图像复原方法

第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月一种基于神经网络的图像复原方法王辉，杨杰，黎明，蔡念(上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海200240)摘要：提出了一种基于B P神经网络的图像复原算法。

在分析图像模糊机制的基础上，为了降低输入维数，该方法采用滑动窗口操作来提取特征，同时为了加快训练速度和改善网络复原效果，首先对图像进行边缘提取，对图像内边缘区域和平坦区域分别采用滑动窗口获得训练集。

利用B P神经网络的学习能力，通过训练，建立含有退化信息(高斯模糊)的模糊图像和清晰图像之间的映射关系模型，利用该模型对模糊图像进行复原，得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了较好的效果。

关键词：图像复原；B P神经网络；滑动窗口；特征提取中图分类号：TP39l文献标识码：A文章编号：1007—2276(2006)增D-0121-05I m age r es t or at i on m et hod based on ne ur al ne t w or kW A N G H ui，Y A N G Ji e，U M i ng，C A I N i觚(b埘i加le ofh嶝Pr∞ess白略如dPat t锄R∞ognj t i on，sh锄曲I ai Ji∞1bnguniver si哆，Sh强曲ai200|240，aa蛐A bst r act：B ase d on B P neu r al net w or k，an i m a ge r es t or at i on m et l l od is pre se nt ed．’ro r educe m e i np ut di m ens i on，a sl i di ng w i nd ow m et l l od is e m pl oyed t o obt a i n m e f ea t ur es of t he bl uⅡed i m a ge．For t ll e pu叩ose of accel em t i n g t r a i ni ng and i m pm V i ng m e r es t or at i on per fbm ance，m e s l i di ng w i ndow is appl i ed t0t ll e edg e part and sm oom pa r t t0get m e t r ai l l i ng s et s，r espect i V el y．A m appi ng m odel bet、Ⅳeen bl urr ed i I I l age aI l d c l e ar i m a ge i s es t abl i s hedⅡl r o ugh t r a i ni ng t he B P neur al ne t w or k and m e n it i s us ed t o r es t o r e t he bl urr ed i m age．A t t l le end，s曲ul at ion exper i m ent s ar e pe西D nn ed aI l d t he re sul t s show m at t ll is m odel i s pr act i cal．ex昀c t i on K ey w or ds：I I nage R e st o瑚畦on；B P ne l l r a l ne t、)l，ork；Sl i di ng w i ndow；Feat ur e0引言图像复原的目的就是由退化图像，选择合适的最优化准则，得到尽可能与原始图像接近的改善图像Ⅲ。

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。

图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。

然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。

通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。

图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。

基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。

在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。

这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。

在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。

在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。

这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。

通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。

然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。

首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。

这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。

其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。

这些问题需要进一步的研究和改进。

为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。

例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。

此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。

基于深度神经网络的图像复原技术研究

基于深度神经网络的图像复原技术研究一、前言人工智能技术近年来飞速发展，深度学习作为其中的一种重要技术，被广泛应用在许多领域，其中图像处理领域是应用深度学习技术较为广泛的领域之一。

在图像处理中，图像复原技术是一项非常重要的技术，而基于深度神经网络的图像复原技术，也是近年来备受关注的技术之一。

本文将详细讲解关于基于深度神经网络的图像复原技术的研究。

二、图像复原技术的概述图像复原技术主要应用在恢复已受损图像的质量方面。

图像丢失最常见的情况是图像模糊，大多是因为图像在拍照时存在手抖或物体移动导致的，还有一些原因比如光线不足、镜头调整不当等。

目前图像复原技术的发展，主要分为两类，基于传统计算方法的图像复原和基于深度神经网络的图像复原。

三、基于传统计算方法的图像复原在传统图像复原方法中，一般使用滤波器、波束形成等方式处理图像，或者使用基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法。

其中，基于滤波器和波束形成的方法，主要是通过对图像采用不同的滤波器或者波束形成器实现图像的去模糊。

基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，主要是通过对图像的小区域进行分解和拼接，获取图像原先的细节信息。

但是，这些传统的方法在处理过程中仍然存在一定的问题。

基于滤波器和波束形成的方法，常常会导致处理后的图像细节丢失；基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，则对图像小区域的处理方法和参数设置有着较高的要求，处理过程比较复杂。

四、基于深度神经网络的图像复原技术基于深度神经网络的图像复原技术是一种比较新的方法，在图像复原方面取得了较为显著的效果。

深度学习中，卷积神经网络（CNN）是基于图像处理的一种典型网络。

在图像复原方面，CNN可用于对模糊、低分辨率等图像进行恢复处理。

CNN 的输入为模糊图像，通过多层卷积神经网络逐步提取出图像的特征，然后再根据这些特征进行处理，输出一张远比原图清晰的图片。

在深度神经网络技术中，生成对抗网络（GAN）也是一种常用的方法。

GAN 是一种能够生成高质量图像的新型算法，它可以通过对真实图像和虚假图像进行比较，并通过这种对抗的方式生成具有更高质量的图像。

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是通过去除图像中的雾霾使图像更清晰。

而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来的研究热点之一。

本文将围绕基于深度学习的图像去雾技术展开研究，介绍其原理、方法和应用。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，以其在图像分类、目标检测等诸多方面的卓越表现，逐渐引起了图像去雾领域的重视。

基于深度学习的图像去雾技术主要包括两个关键步骤：雾霾密度估计和图像恢复。

其中，雾霾密度估计旨在通过深度学习网络对图像中的雾霾进行估计，而图像恢复则通过去除雾霾，使得图像更加清晰。

在雾霾密度估计方面，深度学习技术广泛应用于该问题的解决方案中。

一种常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行雾霾密度的估计。

通过训练大量的标注图像样本，CNN可以学习到图像中雾霾的特征，并对雾霾的密度进行准确估计。

另一种方法是使用生成对抗网络（GAN）进行雾霾密度估计。

GAN由生成器和判别器组成，其中生成器负责生成逼真的雾霾图像，而判别器则负责判断生成的雾霾图像与真实图像之间的差异。

通过不断迭代训练，GAN可以生成更加准确的雾霾密度估计结果。

在图像恢复方面，基于深度学习的方法能够有效地降低雾霾对图像的影响，并恢复出高质量的图像。

一种常用的方法是使用卷积神经网络进行图像去雾处理。

通过输入雾霾图像和雾霾密度估计结果，卷积神经网络可以学习到雾霾图像和清晰图像之间的映射关系，并生成清晰的图像。

另一种方法是使用残差学习进行图像去雾处理。

残差学习是指在网络中引入残差模块，使网络能够学习到输入和输出之间的残差，从而更加准确地恢复图像。

基于深度学习的图像去雾技术在实际应用中具有广泛的前景。

其中，无人驾驶车辆是一个重要的应用领域之一。

在雾霾天气条件下，无人驾驶车辆通常会受到雾霾的干扰，导致视野模糊，从而影响行车安全。

基于深度学习的图像去雾技术可以有效地提升无人驾驶车辆的视觉能力，从而提高行车安全性。

图像复原在雨雾天车牌识别处理中的应用_王丽华

Image & Multimedia Technology ・图像与多媒体技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 99【关键词】图像复原雨雾天车牌识别1 前言车辆牌照识别技术应用范围广泛，包括：交通流量检测、机场港口出入车辆管理、违章车辆监控、不停车自动收费等。

但是，计算机视觉系统在能见度较低的雨雾天获取的车牌图像严重退化，限制和影响了监控识别效用的发挥。

为了实现车牌识别的全天候工作，提高系统在恶劣天气下工作的准确性和可靠性，有必要对雨雾天降质图像进行清晰化处理。

2 图像复原概述目前国内外对雨雾天车牌识别的研究主要有两种方法：一种是图像复原，另一种是图像增强。

我们这里讨论图像复原，近年来，雨雾天图像的复原主要是依据建模去除雨雾的影响，它充分考虑图像质量下降的原因，从根本上分析图像退化与大气散射的关系，从而还原真实的图像。

3 图像复原算法在雾天车牌识别中的意义目前车牌识别在交通系统得到了广泛应用，在雨雾天获取的车辆图像模糊不清，为了提高有雾天气下车牌的识别率，必须使用特定的算法对车牌图像进行图像复原。

例如车辆在恶劣天气下行驶时中不遵守交通规则，会带来交通隐患甚至交通事故，所以对关键道路区域及十字路口车辆的车牌识别是智能交通系统中研究的一个热点。

4 图像复原算法在车牌识别处理中的应用图像复原要分析和图像退化有关的知识后建立一个物理模型，按照退化的反过程求清晰的原图像。

退化模型的表达式为：I=Jt+A （1-t ）I 指观测强度，J 去雾后的清晰目标，A 是全球大气光成分，t 是透射率。

图像去雾的图像复原在雨雾天车牌识别处理中的应用文/王丽华刘伟张文玺目标就是从退化图像I 中复原出J 、A 、t 。

在此模型中如果能对入射光衰减进行补偿，且消除大气光的影响，就可以复原清晰的场景。

这是目前复原雾天图像的核心思想。

基于神经网络的图像超分辨率重建算法研究

基于神经网络的图像超分辨率重建算法研究在现代社会中，图像处理已成为影响人们生活的重要领域之一。

图像超分辨率重建技术是其中的热门研究课题之一，它通过低分辨率图像重建出高分辨率图像，使得图像的清晰度和细节得到极大提升，具有广泛的应用前景。

在图像超分辨率重建技术中，目前主要采用的方法是插值法、插值再加噪声法、边缘保持滤波法和基于样式的超分辨率重建算法等。

然而，这些方法存在一定的局限性，因为插值法会使得图像中出现锯齿和模糊等问题，而其他方法则容易出现伪影和失真等问题。

近年来，基于神经网络的图像超分辨率重建算法得到了广泛的研究和应用。

该方法通过利用深度学习技术对低分辨率图像和对应的高分辨率图像进行学习，从而建立起一个神经网络模型，并运用模型来对低分辨率图像进行重建。

该算法通过识别和自适应学习图像中的细节信息，从而提高图像超分辨率重建的精度和效果，减少了插值法和其他传统算法中常见的问题。

基于神经网络的图像超分辨率重建算法的研究和发展，主要关注以下几个方面：1.神经网络的构建基于神经网络的图像超分辨率重建算法，首先要构建一个合理的神经网络模型。

神经网络的结构和层数、激活函数的选择以及损失函数的设计等因素都会对重建算法的效果产生影响。

目前，常用的神经网络模型包括SRCNN、FSRCNN、VDSR和SRGAN 等，而其中，SRCNN模型是应用较为广泛的模型之一。

2.训练数据的准备训练数据的质量和数量对图像超分辨率重建算法的学习效果和性能具有重要影响。

因此，在进行训练之前，需要先准备大量的低分辨率图像和对应的高分辨率图像。

此外，为了减轻数据集的不平衡性，可以采用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等，为训练数据集增加多样性。

3.网络训练和优化网络训练是基于神经网络的图像超分辨率重建算法的核心环节，其目的是通过反向传播算法，调整网络中的权重和偏置参数，从而优化模型的性能和精度。

在网络训练中，通常采用灰度值均值和标准差的归一化方法，以避免数据偏差，同时也会使用合适的优化算法、学习率、正则化参数等技术，以提高网络效果。

基于深度学习的图像去雾算法

要点二
讨论
在比较过程中，我们发现我们的算法在PSNR、SSIM等指标上优于其他算法，并且在视觉效果上也表现出色。此外，我们的算法具有更高的计算效率和更少的参数，这使得它在实际应用中更具优势。与其他算法相比，我们的算法在训练过程中使用了更多的数据和更复杂的网络结构，这有助于提高模型的泛化能力和性能。
生成器
生成对抗网络中的生成器网络通过学习真实数据的分布来生成新的数据。
判别器
判别器网络的任务是判断输入数据是否是由生成器生成的数据。
03
图像去雾算法概述
图像去雾原理
图像去雾是通过恢复图像的清晰度，使得图像能够呈现出更加真实、清晰的效果。其实质是通过一定的算法，对图像进行去雾处理，从而使得图像的视觉效果得到改善。
首先，我们将设计一个合适的网络结构，以实现高效的特征学习和图像生成。
然后，我们将通过实验验证所提出算法的有效性和鲁棒性，并与现有算法进行对比分析。
最后，我们将对所提出算法进行优化和改进，以提高其去雾效果和计算效率。
02
深度学习基础
神经网络基础
神经元模型
神经网络的基本单元是神经元，一个神经元接收输入信号并产生输出信号。
基于深度学习的去雾算法优点在于其具有更快的计算速度和更好的泛化性能，可以自动学习到雾的分布情况和消除方法。此外，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的去雾算法的性能也在不断提升。然而，基于深度学习的去雾算法也存在一些缺点，如训练数据的需求较大，且训练时间和计算成本较高。此外，由于深度神经网络的黑箱性质，其决策过程难以解释和理解。
04
基于深度学习的图像去雾算法设计
算法框架与流程
输入
带雾图像作为输入数据。

基于深度学习的图像去雾算法

基于深度学习的图像去雾算法深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中之一就是图像去雾。

图像去雾是一种对雾霾或模糊图像进行处理，以还原图像真实细节的算法。

深度学习模型能够通过学习大量的数据，从中自动提取图像特征，并生成较清晰的图像。

本文将介绍基于深度学习的图像去雾算法的原理和应用。

一、深度学习在图像去雾中的应用深度学习在图像去雾中的应用主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络（CNN）的图像去雾：CNN是一种常用的深度学习模型，可以自动学习图像的特征，并进行图像处理。

在图像去雾中，CNN可以通过对雾霾图像和清晰图像进行训练，学习到雾霾的特征，从而生成清晰的图像。

2. 基于生成对抗网络（GAN）的图像去雾：GAN是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型。

生成器负责生成模糊图像的去雾结果，而判别器则评估生成结果的真实性。

通过对生成结果进行反馈和训练，GAN可以产生较为真实的去雾图像。

3. 基于深度残差网络（DRN）的图像去雾：DRN是一种具有残差连接的深度学习模型，可以有效地学习图像的细节。

在图像去雾中，DRN可以通过学习雾霾图像与清晰图像之间的残差，将雾霾图像还原为清晰图像。

二、基于深度学习的图像去雾算法原理基于深度学习的图像去雾算法主要通过以下几个步骤实现：1. 数据准备：收集大量的雾霾图像和其对应的清晰图像作为训练数据。

可以通过现有的数据集或自行采集。

2. 搭建深度学习模型：选择适用的深度学习模型，如CNN、GAN或DRN，并进行模型的搭建。

模型的结构可以根据实际情况进行调整和优化。

3. 数据预处理：对训练数据进行预处理，如调整图像大小、归一化、平滑处理等。

预处理能够使模型的训练更加稳定和高效。

4. 模型训练：使用预处理后的雾霾图像和对应的清晰图像对深度学习模型进行训练。

可以采用监督学习或无监督学习的方法。

5. 模型测试和评估：使用测试数据对训练好的模型进行测试和评估。

评估指标可以包括图像质量评价指标（如PSNR和SSIM）以及主观视觉效果。

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

ＣＨＵＪｕｎ，ＷＡＮＧＨｕａｂｉｎ，ＴＡＯＬｉａｎｇ，ｅｔａ１．Ｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｉｎｇｌｅｈａｚｅｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｕｉｄｅｄ
ｎｏｒｔｒｕｌｙｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｄｅｐｔｈｏｆｔｈｅｓｃｅｎｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｏｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｖｅｉｌｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄ
ｏｎｇｕｉｄｅｄｉｍａｇｅｉｌｆｔｅｒｉｎｇ．Ｉｔｇｅｔｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｖｅｉｌｔｈｒｏｕｇｈｍｅｄｉａｎｉｌｆｔｅｒｉｎｇ．Ｉｔｉｓｒｅｉｎｆｅｄｂｙｇｕｉｄｅｄｉｍａｇｅｉｌｆｔｅｒ
摘
要：基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息，也不能真
实地反映场景的深度信息，因此，提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱，使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱，去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边

基于卷积神经网络的图像修复算法研究

基于卷积神经网络的图像修复算法研究图像修复是指在图像质量差、图像缺失或噪声干扰情况下，通过图像处理技术进行图像恢复的过程。

目前，图像修复算法的研究越来越受到关注，其中基于卷积神经网络的图像修复算法备受关注。

1. 前言随着人工智能技术的迅速发展，卷积神经网络已经被广泛应用于计算机视觉领域。

在计算机视觉中，图像修复是一个热门的研究方向。

鉴于此，本文将着重讨论基于卷积神经网络的图像修复算法。

2. 基本原理卷积神经网络是一种在计算机视觉领域非常流行的深度学习算法。

其原理是通过一系列的卷积、下采样、全连接等操作，将输入的图像转化为一定的特征向量，然后通过反向传播学习得到最优的网络权重，从而实现图像的分类、检测、分割等任务。

在图像修复算法中，卷积神经网络主要用于从输入图像中学习出缺失部分的特征，并采用学习到的特征进行图像恢复。

3. 基于卷积神经网络的图像修复算法基于卷积神经网络的图像修复算法主要分为两类：基于生成式对抗网络（GAN）的算法和基于编码-解码网络的算法。

3.1 基于GAN的算法GAN是一种非常流行的生成式模型，其主要思想是通过两个神经网络进行博弈，一个生成器和一个判别器。

生成器的任务是将随机噪声转化成接近于真实数据的假样本，判别器的任务是将随机噪声转化成真实数据与假样本的鉴别能力。

在基于GAN的图像修复算法中，图像处理过程被视为生成器的任务，判别器的任务是评估生成的修复图像与原始图像的相似度。

通过不断反复的训练，生成器能够生成高质量的修复图像。

此外，为了防止生成器产生模糊的修复图像，有些GAN-based的算法还增加了一个辅助网络，称为“辅助重建网络”，用于限制生成器产生的修复图像的模糊程度。

3.2 基于编码-解码网络的算法基于编码-解码网络的图像修复算法通常包括两个部分：编码网络和解码网络。

编码网络是由一系列卷积层和下采样层组成，其主要任务是将输入的图像进行编码，提取其特征信息。

解码网络是由一系列升采样层和卷积层组成，其主要任务是将编码得到的特征信息通过自适应反卷积得到修复图像。

基于大气散射模型的单幅雾天图像复原方法

基于大气散射模型的单幅雾天图像复原方法
刘佳嘉;唐悟甲;刘建华
【期刊名称】《中国测试》
【年(卷),期】2017(043)007
【摘要】现有大气散射模型方法对于利用长期固定成像器的地方可以较好实现场景建模并复原雾天图像,但在缺乏其他天气状况下,景物图像作为参考的单幅雾天图像不能很好地复原.针对这一问题,该文提出一种新的基于大气散射模型的单幅雾天图像复原方法.该复原方法先通过边缘检测算法查找景物轮廓来划分不同区域,然后标定不同连通区域来划分景物层次,再计算图像灰度值变化曲线的斜率并分割天空区域,最后对新的环境光强度设定,对不同区域的景物采用不同的参数进行复原.采用一张手动拍射图像和一张网络图像作为实例分别进行实验,结果表明:该方法能够很好地复原缺乏参考图像的单幅雾天图像.
【总页数】7页(P117-123)
【作者】刘佳嘉;唐悟甲;刘建华
【作者单位】中国民航飞行学院航空工程学院,四川广汉 618307;中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都 610036;中国民航飞行学院航空工程学院,四川广汉 618307
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法 [J], 楚君;王华彬;陶亮;周健
2.基于分块的单幅雾天图像复原方法 [J], 侯晓晴;
3.基于天空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法 [J], 潘健鸿; 高银
4.基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法 [J], 顾振飞; 袁小燕; 张照锋; 张登银; 孔令民; 姜浩东
5.基于显著性权重的多曝光融合的单幅雾天图像复原算法 [J], 李红云;施云;高银因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图像复原的几种主要神经网络模型

下面是用于图像复原的几种主要神经网络模型：（1）Hopfield神经网络Hopfield神经网络是在图像复原中所采用的、也是研究最为广泛的一种神经网络模型。

基于Hopfield网络的图像复原的核心思想是将图像复原看作是满足一定约束条件下的优化问题。

Zhou等所采用的约束误差方程为：2 21 12 2E g H f λD f∧∧=?+(3.1)其中，f∧是对复原图像的估计，λ是正则化常数，D是平滑算子。

一般情况下，H通常是低通失真矩阵，因此D往往选作高通滤波器。

将Hopfield网络模型中能量函数与约束误差方程相对应，即可求出Hopfield网络参数及其结构形式，最终实现自组织、自学习的图像复原。

（2）BP神经网络由于BP神经网络能够在隐含层实现一种特殊的非线性变换，BP网络的学习能力可以看作是对多维函数的逼近，它能够完成多维空间对一个有限数据点的超平面重构，所以选用BP神经网络无需知道点扩散函数就可以拟和退化图像和原始图像之间的非线性映射关系，只需通过学习和训练即可实现[33]。

（3）自组织特征映射神经网络自组织特征映射神经网络模型有时也称为Kohonen网络模型，利用自组织特征映射神经网络模型的图像复原方法如图3.1所示，其中聚类分析使用Kohonen网络，最终得到复原图像[34]。

椒盐噪声图像高斯噪声图像乘性噪声图像聚类分析聚类分析聚类分析融合聚类分析复原图像图3.1 SOFM网络复原框图Fig.3.1 The frame about SOFM network using in image restoration（4）细胞神经网络细胞神经网络的新功能就是将其运用于解决图像复原问题中来[35]，运用细胞神经络进行图像复原，进行彩色图像的处理[36]，其算法计算速度非常快，但同时也存在一个问题，那就是模板的设计需要依赖于经验，到目前为止，还没有找到通用的设计方法。

（5）模糊神经网络模糊神经网络的提出，很好的解决了图像复原存在的难题——图像的平滑和特征的保持（尖锐化处理）。

基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原

基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原曾佳;汪荣贵;王晶;董俊鹏【摘要】针对基于大气散射模型去雾的求解是一病态问题,提出一种基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原算法.算法从大气散射模型出发,通过引入大气耗散函数提出一种简化的大气散射模型;通过寻找天空区域或雾最浓区域的思想构造出一种环境光的高精度求解方法;基于类形态学的思想,通过计算拉依达准则下限值的策略获取高精度的大气耗散函数,由此根据简化的大气散射模型实现对雾天图像的快速复原.实验结果表明该算法能够真实地恢复场景的色彩和清晰度,提高图像质量,并且算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,在计算速度上取得了较大的提升.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)004【总页数】7页(P194-199,222)【关键词】图像复原;大气散射模型;大气耗散函数;图像质量【作者】曾佳;汪荣贵;王晶;董俊鹏【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TP391.41ZENG Jia,WANG Ronggui,WANG Jing,et al.Computer Engineering and Applications,2016,52（4）：194-199.雨、雾、雪等自然现象很容易导致户外图像降质。

因为在这些环境下，大气中漂浮着大量颗粒，光在大气中传播会受到这些漂浮颗粒的影响，其影响主要分为两个方面：一是物体表面的反射光在到达成像设备的过程中，由于漂浮颗粒的吸收和散射作用而发生衰减；二是环境光因漂浮颗粒的反射或折射作用而进入成像设备参与成像，从而导致捕获的图像质量严重降质，影响了其应用，使得现有的户外监控系统如城市交通系统、智能车辆系统、目标跟踪识别系统等对天气非常敏感。

雾天图像成像理论分析

基于大气散射模型的实时视频去雾方法研究摘要：近年来，我国空气质量大幅下降，导致雾霾天气日渐频繁。

在雾霾天气情况下，大气中存在着很多混浊介质（如，颗粒、水滴等），户外场景的视频图像出现了退化和降质，表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点。

视频图像的降质退化使得户外视觉系统不能正常发挥效用，降低了工作效率及其可靠性。

例如，在雾霾天气情况下，能见度降低，航拍视频中目标不可见，且色彩及对比度等特征严重衰减，无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。

因而，在计算机视觉这一领域内，有雾视频的清晰化是一个重要的问题。

本文对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，阐述了雾天视频图像降质的原因，研究了国内外研究人员在视频图像去雾方面的成果，分析了各研究人员去雾方法的理论基础和核心技术，在此基础上，详细研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法，并且进行改进和完善，作出创新。

本文建立基于大气散射原理的视频图像去雾模型，以暗通道先验去雾方法为基础，用导向滤波进行改进，采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，实现单幅图像去雾，然后进行CUDA加速，使对常用的1920×1080大小的视频图像进行去雾处理的运算速率达到每秒15帧以上，实现实时视频去雾。

最后，将本文的去雾算法与其他算法进行比较，对比不同去雾方法得到的恢复图的效果，以及不同方法的利弊，完善细节，将该算法应用于实际待去雾的视频中。

关键词：图像降质；图像去雾；暗通道先验；大气散射模型第1章绪论1.1 课题研究背景和意义一般情况下，获得清晰的视频图像是户外视觉系统正常工作和发挥效用的前提，因此，它对于天气情况非常敏感。

然而，近年来，我国空气质量大幅下降，多地频繁出现雾霾天气。

雾天条件下，户外场景的视频图像受到严重影响，这是由于大气中存在着许多混浊介质，包括颗粒、水滴等，这些介质会吸收和散射部分可见光，使成像设备接收到的光的强度产生衰减，这导致获取的视频图像产生退化和降质。