GJB 150.11-1986 军用设备环境试验方法 盐雾试验pdf,GJB 150.11-1986 军用设备环境试验方法 盐雾试验

图像去雾算法opencv实现图像去雾算法opencv实现 暗原色的opencv实现

图像清晰化处理，使用c++开发，利用开源opencv库，运行时需自行配置opencv库

针对暗通道先验在天空区域的失效问题,提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域;其次,利用亮度模拟景深,重构亮度透射率,并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率,最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理;大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域中像素强度值前0.1%的像素中值;最后,经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法针对含雾图像能够有效地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,明亮度适宜,颜色自然。

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雾计算技术特点分析.docx

枪雾 根据检测文字等级的公式。 见用于检测音节。 安装 该软件包仅适用于ESM：需要使用Node 12+才能使用它，并且必须将其import而不是require d。 ： npm install gunning-fog 用 import { gunningFog } from 'gunning-fog' // For “The Australian platypus is seemingly a hybrid of a mammal and reptilian // creature.” // 1 sentence; 13 words; 4 polysillabic words, of which two are jargon, proper // nouns, or compound words. gunningFog ( { sentence : 1 , word : 13

简易图片处理。仅供初学matlab者参考。

提出一种针对基于暗原色先验去雾算法的优化方法，分为算法级优化和基于DSP的优化。算法优化中主要采用降采样处理，以及针对YUV格式转化的优化；基于DSP优化中采用针对TI C674x系列的优化方法，如编译器优化、浮点转定点、查表法、DMA（直接内存存取）的使用以及线性汇编等。最终针对1080P的YUV格式的交通视频可以达到实时去雾处理，并且有较好的去雾效果。

matlab si模型代码ECCV-通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾 任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩 2016 年 10 月 10 日发布。 这些代码基于 MatConvNet。 描述 这是 ECCV16 论文的测试实现：Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks。 我们提供测试演示以及预训练模型。 脚本和预训练模型 这是我们在 ECCV16 中的去雾论文的演示实现。 此测试代码基于 MatConvNet 工具箱。 您应该首先在您的计算机上编译 MatConvNet，然后使用“demo_MSCNNdehazing.m”来测试您的图像。 “MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中当前发布的编译版本可以直接在Win7电脑上使用。 引文 @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者 = {任、文奇与刘、司与张、华与潘、金山与曹、小春与杨、明轩}， title = {通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾}， booktitle = {欧洲计算机视觉会议}