這一季我們講過人臉識別、結構光，也講過 SLAM、OCR 等計算機視覺的應用分支，接下來我們會談談 CV 相關的有趣應用，比如……去霧霾。
光穿過霧霾會發生散射，只有一部分能量能到達鏡頭，因此拍出的照片會呈現出「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，再對圖像進行恢復。
暗通道先驗是圖像去霧霾的經典方法，它基于這樣的假設：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，本來應該很暗的部分就會變得灰白。通過這部分的數值計算出霧霾的透射率，找到有霧圖像和無霧圖像的對應關系，就能去掉圖片中的霧霾。
除了暗通道先驗，也有人嘗試利用對比度的降低或顏色的衰減來估計霧霾的透射率。還有人嘗試使用深度學習，將霧霾作為一種特征進行學習，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也能準確識別交通標志，添加了自動去霧霾功能的手機，霧霾天也能拍出清晰的照片。
PS：這種計算機視覺技術(應用)的正式名稱為：圖像去霧(Haze Removal)。經典方法「暗通道先驗」來自計算機視覺頂級會議 CVPR 2009 年的「Best Paper」《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，作者何愷明現任 FAIR 研究科學家。
順便一提，CVPR 2016 年「Best Paper」《Deep Residual Learning for Image Recognition》的作者也是他。
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