Bild meistern Dehazing

"Bild meistern Dehazing: Techniken und Algorithmen in der KI" untersucht fortschrittliche Techniken der Bildentschärfung und konzentriert sich auf die Verbesserung der visuellen Klarheit für Anwendungen wie Luftaufnahmen, Überwachung und Fernerkundung. Es werden innovative Ansätze wie Globally Guided Image Filtering (G-GIF) und Deep-Learning-Modelle vorgestellt, die Lösungen für das Dehazing von Einzelbildern bieten. Mit der praktischen Umsetzung in MATLAB und dem Fokus auf die wahrnehmbare Nebeldichte werden bedeutende Fortschritte bei der Wiederherstellung feiner Details und der Verbesserung der Bildqualität vorgestellt. Dieses Werk richtet sich an Forscher und Fachleute und dient als prägnanter Leitfaden zur Beherrschung moderner Dehazing-Methoden.

Autorentext

Rahat Naz pracuje jako adiunkt na Uniwersytecie IILM, posiadaj c solidne do wiadczenie w dziedzinie technologii i badä. Jest oddana wywieraniu znacz cego wp ywu na rodowisko akademickie.Dr Mohd. Aquib Ansari pracuje jako adiunkt na Uniwersytecie Bennett w Greater Noida. Jego zainteresowania badawcze obejmuj Computer Vision i AI\ML.

Klappentext

"Bild meistern Dehazing: Techniken und Algorithmen in der KI" untersucht fortschrittliche Techniken der Bildentschärfung und konzentriert sich auf die Verbesserung der visuellen Klarheit für Anwendungen wie Luftaufnahmen, Überwachung und Fernerkundung. Es werden innovative Ansätze wie Globally Guided Image Filtering (G-GIF) und Deep-Learning-Modelle vorgestellt, die Lösungen für das Dehazing von Einzelbildern bieten. Mit der praktischen Umsetzung in MATLAB und dem Fokus auf die wahrnehmbare Nebeldichte werden bedeutende Fortschritte bei der Wiederherstellung feiner Details und der Verbesserung der Bildqualität vorgestellt. Dieses Werk richtet sich an Forscher und Fachleute und dient als prägnanter Leitfaden zur Beherrschung moderner Dehazing-Methoden.