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图像去雾课件单击此处添加副标题汇报人：XX目录壹图像去雾基础贰图像去雾原理叁图像去雾方法肆图像去雾应用实例伍图像去雾效果评估陆图像去雾的挑战与展望图像去雾基础第一章去雾技术概述主要方法图像增强、复原、深度学习基本原理基于大气散射模型0102去雾的必要性01改善视觉效果去雾能显著提升图像清晰度，改善视觉体验。02提升信息识别去除雾气后，图像中的细节和信息更易被识别和利用。去雾技术分类物理模型去雾基于DCP、Retinex等理论。深度学习去雾利用CNN等网络自动学习去雾。图像去雾原理第二章大气散射模型描述光在大气中散射现象模型基本原理I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))去雾公式应用图像退化过程图像模糊因大气散射，导致细节损失。大气散射影响透射率降低，全局光照强，图像退化加剧。透射率与光照去雾算法原理基于大气散射模型逆运算恢复图像图像复原原理通过Retinex等提升图像清晰度图像增强原理图像去雾方法第三章传统去雾方法通过拉伸直方图增强图像对比度，实现去雾效果。直方图均衡化01基于大气散射模型，利用暗通道先验恢复清晰图像。暗通道先验算法02基于深度学习方法利用CNN、GAN等模型自动学习图像去雾特征。深度学习模型通过编码器-解码器结构，实现高效的图像去雾。U-Net架构应用实时去雾技术使用FacePic等软件，一键智能去雾，适合快速处理。手机软件去雾01利用PS的CameraRaw滤镜，调节除雾量等参数，高效去雾。PS滤镜去雾02图像去雾应用实例第四章摄影图像去雾01风景照去雾展示去雾前后风景照对比，提升照片清晰度和色彩饱和度。02人像照美化通过去雾处理，让人像照片皮肤更细腻，背景更清晰。视频去雾应用视频去雾技术提升影视作品清晰度，增强观众视觉体验。影视制作应用于监控视频，提高画面辨识度，助力公共安全事件处理。监控视频优化自动驾驶中的去雾去雾技术提升自动驾驶在雾天对目标和行人的识别准确性。提高识别准确性01在恶劣天气下，去雾技术帮助车辆安全行驶，提升自动驾驶安全性。增强行车安全性02图像去雾效果评估第五章客观评估指标PSNR峰值信噪比衡量图像质量，数值越大失真越小SSIM结构相似度评估图像相似度，更符合人眼视觉特性主观评估方法01视觉对比通过肉眼观察去雾前后图像清晰度、色彩还原度。02细节保留评估去雾后图像中边缘、纹理等细节信息的保留情况。去雾效果对比展示去雾前后的图像，直观评估去雾效果。采用清晰度、对比度等客观指标，量化评估去雾效果。前后图像对比客观指标评估图像去雾的挑战与展望第六章当前技术挑战浓雾场景中透射率估计误差大，导致恢复图像出现块效应。透射率估计难算法对不同雾天条件及输入图像质量的适应性有待提高。算法适应性弱未来发展趋势多领域应用拓展在自动驾驶、安防等领域广泛应用，提高图像清晰度。深度学习融合结合深度学习，提升去雾算法效率和效果。0102潜在研究方向研究合成域到真实域的模型迁移，提升去雾算法在真实场景中的适应性和效率。01跨

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