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類型分類:
科普知識
數(shù)據分類:
人工智能

人工智能還能去霧霾?真的!

發(fā)布日期:2022-10-09 點擊率:69

除了圖像識別、圖像分類,計算機視覺還有很多有趣應用!比如……去霧霾。

這一季我們講過人臉識別、結構光,也講過 SLAM、OCR 等計算機視覺的應用分支,接下來我們會談談 CV 相關的有趣應用,比如……去霧霾。

光穿過霧霾會發(fā)生散射,只有一部分能量能到達鏡頭,因此拍出的照片會呈現(xiàn)出「霧蒙蒙」的效果。想要去掉圖片中的霧霾,就要精確估計出霧霾的透射率,再對圖像進行恢復。

人工智能還能去霧霾?真的!

暗通道先驗是圖像去霧霾的經典方法,它基于這樣的假設:在沒有霧的圖像中,一定有某個通道的某個局部非常暗,暗到數(shù)值幾近于零。這部分可能是陰影、純色,也可能是黑色的東西。

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有了霧霾,本來應該很暗的部分就會變得灰白。通過這部分的數(shù)值計算出霧霾的透射率,找到有霧圖像和無霧圖像的對應關系,就能去掉圖片中的霧霾。

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除了暗通道先驗,也有人嘗試利用對比度的降低或顏色的衰減來估計霧霾的透射率。還有人嘗試使用深度學習,將霧霾作為一種特征進行學習,端到端的完成圖像去霧。

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有了圖像去霧,霧霾天自動駕駛系統(tǒng)也能準確識別交通標志,添加了自動去霧霾功能的手機,霧霾天也能拍出清晰的照片。

PS:這種計算機視覺技術(應用)的正式名稱為:圖像去霧(Haze Removal)。經典方法「暗通道先驗」來自計算機視覺頂級會議 CVPR 2009 年的「Best Paper」《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》,作者何愷明現(xiàn)任 FAIR 研究科學家。

順便一提,CVPR 2016 年「Best Paper」《Deep Residual Learning for Image Recognition》的作者也是他。

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