原文:大氣散射模型的推導過程

大氣中粒子的散射作用是產生霧霾的主要原因。無論是用人的肉眼觀察,還是從拍攝獲取的圖像中觀察,霧天的景象總是存在對比度和視野降低的問題。 年,Keim amp Nemnich 等人提出霧天圖像能見度較低是大氣中的懸浮粒子對光的吸收和散射造成的。 年,John Wiley amp Sons 等人提出粒子的散射作用造成目標和相機之間光在傳輸過程的衰減,並且增加了一層大氣散射光 Airlight 。 年 ...

2019-02-22 21:34 0 5916 推薦指數:

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unity3d shader之實時室外光線散射大氣散射)渲染

散射需要:吸收,內散射,外散射分為瑞利散射Rayleigh Scattering和米氏散射 Mie Scattering 后面會詳細講解大氣散射由多種原因產生,微粒,塵埃,水蒸氣等等陽光由於散射增加會減弱並變色 物體也會隨着距離增加散射增加而減弱並變色 大氣光線散射由於 一天中的時間,天氣 ...

Thu Jul 30 17:34:00 CST 2015 4 2354
SVM 簡要推導過程

SVM 是一塊很大的內容,網上有寫得非常精彩的博客。這篇博客目的不是詳細闡述每一個理論和細節,而在於在不丟失重要推導步驟的條件下從宏觀上把握 SVM 的思路。 1. 問題由來 SVM (支持向量機) 的主要思想是找到幾何間隔最大的超平面對數據進行正確划分,與一般的線性分類器相比 ...

Mon Aug 05 17:16:00 CST 2013 0 5654
SVD的完整推導過程

可能根本連這些自己發的都還搞不懂,滑天下之大稽! (二)推導 定理:設$X_{n×p},ra ...

Wed Nov 06 05:26:00 CST 2019 0 280
最大熵模型 推導

1、似然函數   概率和似然的區別:概率是已知參數的條件下預測未知事情發生的概率,而似然性是已知事情發生的前提下估計模型的參數。我們通常都是將似然函數取最大值時的參數作為模型的參數。   那么為何要取似然函數取最大值的參數作為模型的參數?我們基於這樣的假設:對於已經發生的事情,在同樣 ...

Fri Jul 24 06:58:00 CST 2015 4 4608
高斯混合模型詳細推導

一、高斯混合模型定義   高斯混合模型具有如下概率分布形式: $P(y|\theta)=\sum\limits_{k=1}^{K}\alpha_k\phi(y|\theta_k)$ (9.24) 其中,$\alpha$是系數,$\alpha_k\geqslant0$,$\sum ...

Thu Feb 21 19:19:00 CST 2019 0 827
 
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