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人工智能還能去霧霾?真的!

2018-08-10 09:26
來源: 動點科技

除了圖像識別、圖像分類,計算機(jī)視覺還有很多有趣應(yīng)用!比如……去霧霾。

這一季我們講過人臉識別、結(jié)構(gòu)光,也講過 SLAM、OCR 等計算機(jī)視覺的應(yīng)用分支,接下來我們會談?wù)?CV 相關(guān)的有趣應(yīng)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(dá)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(jìn)行恢復(fù)。

暗通道先驗是圖像去霧霾的經(jīng)典方法,它基于這樣的假設(shè):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。

有了霧霾,本來應(yīng)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(yīng)關(guān)系,就能去掉圖片中的霧霾。

除了暗通道先驗,也有人嘗試?yán)脤Ρ榷鹊慕档突蝾伾乃p來估計霧霾的透射率。還有人嘗試使用深度學(xué)習(xí),將霧霾作為一種特征進(jìn)行學(xué)習(xí),端到端的完成圖像去霧。

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

PS:這種計算機(jī)視覺技術(shù)(應(yīng)用)的正式名稱為:圖像去霧(Haze Removal)。經(jīng)典方法「暗通道先驗」來自計算機(jī)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(xué)家。

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

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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