画像とビデオの品質を向上させるための曇り除去技術を理解する
曇り除去は、画像またはビデオから霧やかすみを除去するプロセスです。これは、霧や霞によって劣化した画像やビデオの視認性と鮮明さを向上させるために、コンピューター ビジョンや画像処理アプリケーションで一般的に使用されます。曇り除去には、次のようないくつかの技術が使用されます。ダーク チャネル プリア: この方法は、カメラの暗電流が時間の経過とともに比較的一定であるという事実を利用し、画像内の霧のレベルを推定するために使用できます。2. 勾配ベースの方法: これらの方法は、画像強度の勾配を使用して霧のレベルを推定します。3. 非ローカルとはフィルタリングを意味します。この方法は、画像の異なる部分のピクセル間の類似性を使用して霧のレベルを推定します。4. 双方向フィルタリング: この方法では、画像内のピクセル値の加重平均を使用して霧のレベルを推定します。深層学習ベースの方法: これらの方法は、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、霧がかかった画像とそれに対応する霧が除去されたバージョンの間のマッピングを学習します。物理モデル: これらの方法では、霧とヘイズの物理モデルを使用して霧のレベルを推定します。曇り除去は、次のようなさまざまな用途に使用できます。監視: 曇り止めを使用すると、霧がかかった状態や霞んだ状態での監視映像の視認性を向上させることができます。自動運転車: 曇り止めを使用すると、霧または霞んだ状況での自動運転車の視認性を向上させることができます。医用画像: 曇り除去を使用すると、霧または霞んだ状態での医用画像の視認性を向上させることができます。ビデオ ストリーミング: 曇り止めを使用すると、霧がかかった状態や霞んだ状態でのビデオ ストリームの品質を向上させることができます。仮想現実: 霧除去を使用すると、霧がかかった、またはかすんだ状況での仮想現実シーンの視認性を向上させることができます。
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