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除了圖像識別、圖像分類，計算機視覺還有很多有趣應(yīng)用！比如……去霧霾。

這一季我們講過人臉識別、結(jié)構(gòu)光，也講過 SLAM、OCR 等計算機視覺的應(yīng)用分支，接下來我們會談?wù)?CV 相關(guān)的有趣應(yīng)用，比如……去霧霾。

光穿過霧霾會發(fā)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(xiàn)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(fù)。

暗通道先驗是圖像去霧霾的經(jīng)典方法，它基于這樣的假設(shè)：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(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，本來應(yīng)該很暗的部分就會變得灰白。通過這部分的數(shù)值計算出霧霾的透射率，找到有霧圖像和無霧圖像的對應(yīng)關(guān)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(tǒng)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(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」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(xiàn)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。