图像增强去雾系统设计与实现
System Design and Realization of Web Image Defogging
DOI: 10.12677/CSA.2022.124100, PDF,    科研立项经费支持
作者: 朱 烨, 王 婷, 魏 敏, 苟艺频:成都信息工程大学,计算机学院,四川 成都
关键词: 去雾暗通道导向滤波自动色阶Django框架Haze Removal Dark Channel Guided Filter Automatic Color Level Django Framework
摘要: 雾霾天气在中国冬季的大部分城市都长期存在,导致能见度降低,给人们的日常生活和出行带来极大影响。本文设计了一种基于python使用Django框架所开发的web图像去雾系统,通过对暗通道、导向滤波去雾和自动色阶去雾算法的实现,用户可以选择不同的去雾功能来实现去雾,并且对同一算法能在界面上调制参数来实现去雾功能。在去雾时可在系统中通过设置参数的方式,自由选择合适的去雾程度和去雾方案,让用户摆脱在雾天所拍的图片不清晰的困扰。
Abstract: Smog has long existed in most cities of China in winter, resulting in reduced visibility and greatly affecting People’s Daily life and travel. This paper designs a web image defogging system based on Python and Django framework. Through the realization of dark channel, guided filtering and automatic color level defogging algorithm, users can choose different defogging functions to realize the defogging function, and the same algorithm can modulate parameters on the interface to realize the defogging function. When defogging, the appropriate defogging degree and defogging scheme can be freely selected by setting parameters in the system, so that users can get rid of the problem of unclear pictures taken in foggy days.
文章引用:朱烨, 王婷, 魏敏, 苟艺频. 图像增强去雾系统设计与实现[J]. 计算机科学与应用, 2022, 12(4): 973-980. https://doi.org/10.12677/CSA.2022.124100

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