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人工智能還能去霧霾？真的！

除了圖像識(shí)別、圖像分類，計(jì)算機(jī)視覺(jué)還有很多有趣應(yīng)用！比如……去霧霾。

這一季我們講過(guò)人臉識(shí)別、結(jié)構(gòu)光，也講過(guò) SLAM、OCR 等計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用分支，接下來(lái)我們會(huì)談?wù)?CV 相關(guān)的有趣應(yīng)用，比如……去霧霾。

光穿過(guò)霧霾會(huì)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(huì)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(jì)出霧霾的透射率，再對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)。

暗通道先驗(yàn)是圖像去霧霾的經(jīng)典方法，它基于這樣的假設(shè)：在沒(méi)有霧的圖像中，一定有某個(gè)通道的某個(gè)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(lái)應(yīng)該很暗的部分就會(huì)變得灰白。通過(guò)這部分的數(shù)值計(jì)算出霧霾的透射率，找到有霧圖像和無(wú)霧圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系，就能去掉圖片中的霧霾。

除了暗通道先驗(yàn)，也有人嘗試?yán)脤?duì)比度的降低或顏色的衰減來(lái)估計(jì)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(dòng)駕駛系統(tǒng)也能準(zhǔn)確識(shí)別交通標(biāo)志，添加了自動(dòng)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(yàn)」來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)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(hào)的作者撰寫，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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