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暗通道优先的图像去雾算法(下)
书接上文
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/27206237
我们已经了解了暗通道图像去雾算法的基本原理,下面我们来编程实现,然后对结果再做一些讨论。
上述代码中调用了几个函数,限于篇幅这里仅给出其中的暗通道处理函数,其余函数读者可以尝试自己写写看,当然其中最关键的就是暗通道处理函数,这也是算法的核心内容。
另外,代码里我们使用了导向滤波函数,导向滤波代码来自何恺明博士,读者可以访问他的网页获得源码,已经论文的原文,链接如下:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/
另外,下面这个博客里有一些关于导向滤波的比较通俗的讨论,可以作为阅读论文原文时的辅助材料:
http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/20704681
最后一个小讨论,我们所采用的方法英文叫 Dark Channel Prior,很多人困惑 Prior该怎么翻译,我标题里采用了优先这个叫法,这个是一个比较常见的叫法,我也随世流俗了,因为Prior在英文里确实有这个意思。但是这个通常的叫法其实欠妥,最好翻成 “先验”。在上一篇文章中,我们讨论过这个算法的原理,其实算法是把 暗通道的有关结论作为一个先验条件来使用的,就像我们以前做 数学证明题,会有一些 结论或者定理 即使题目中没给我们也可以直接用,那些结论或者定理就是 先验的 条件,是不需要直接给出也可以使用的。
(特别说明:本文是从我未出版的新书中抽选出来的,所以行文中读者可能会感觉有些地方好像会有对其他章节内容的引用或者提及,或者某些插图的编号直接编到了图11-X,但是这并不妨碍你对本文的阅读和理解)??
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