檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "除霧".ckeyword (精準)
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在拍攝夜間有霧霾的影像時，常常因為霧霾及不均勻的地方光源而導致能見度變差及色彩失真。在這些情況下，若是使用常見的日間除霧演算法會因為地方光源的影響而導致大氣光的值變大，並影響到傳輸率之結果，從而導致…
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隨著物聯網 (IoT) 的發展，結合人工智慧的邊緣計算攝影機 (以下簡稱邊緣攝影機) 已能夠直接在邊緣端進行影像強化。近年來，已有研究採用深度神經網路進行空拍影像除霧。然而，既有的研究大多僅使用RG…
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隨著科技迅速的發展，電腦視覺輔助系統已在生活中越來越普遍，以自動駕駛無人車為例，自駕車上裝載著影像感應器，並藉由影像感應器所拍攝到的畫面進行偵測與分類辨識，而若自駕車行駛於惡劣的環境下，可能因為鏡頭…
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惡劣的天氣下光學影像極易受到不穩定的氣候所影響，例如下雨、下雪、起霧或是霾害，該種種不佳的氣候會使得原輸入影像品質因此降低。而本篇論文提出了一種新方法進行影像除霧，並且使用單影像實作在多變的環境中，…
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本論文有兩項主要貢獻:首先提出一個混合式高效能除霧系統修復受霧影響的影像，我們以單張影像與光學模型為基礎精準定位環境光的確切位置以減少後續可能發生的退色問題。接著，我們提出混合式權重的概念，根據不同…
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在拍攝有霧霾的影像時，常常因為霧霾及光源分布不均勻的地方導致整體影像失真及產生色彩偏差。在這些情況下，對於傳統的除霧演算法來說會受限於白天及黑夜的大氣光及暗通道假設之理想模型不同，進而影響到傳輸率的…
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隨著科技迅速的發展，我們生活中越來越常利用影像感應器所拍攝到的畫面來幫助我們對感興趣的事物做偵測與辨識，以自動駕駛為例子，自駕車會利用影像來對前車、路標以及信號燈做偵測來決定後續動作，而若在惡劣的環…