The book "Artificial Intelligent Algorithms for Image Dehazing and NonUniform Illumination Enhancement" explores the use of artificial intelligence algorithms to improve image quality and enhance non-uniform illumination in various applications such as computer vision, robotics, and machine learning. The book provides a comprehensive overview of the current state of research in this field, including the challenges and limitations of existing methods and the potential solutions that can be achieved through the development of new algorithms and techniques. The book begins by discussing the importance of image dehazing and non-uniform illumination enhancement in various applications, including the impact of these techniques on the accuracy and reliability of computer vision systems. It then delves into the fundamentals of artificial intelligence and its role in image processing, highlighting the advantages and limitations of using AI algorithms for image dehazing and non-uniform illumination enhancement. The next section of the book focuses on the different types of artificial intelligence algorithms used for image dehazing, including deep learning techniques such as convolutional neural networks (CNNs) and generative adversarial networks (GANs).

В книге «Artificial Intelligent Algorithms for Image Dehazing and NonUniform Illumination Enhancement» исследуется использование алгоритмов искусственного интеллекта для улучшения качества изображения и усиления неоднородного освещения в различных приложениях, таких как компьютерное зрение, робототехника и машинное обучение. В книге представлен всесторонний обзор текущего состояния исследований в этой области, включая проблемы и ограничения существующих методов и потенциальных решений, которые могут быть достигнуты благодаря разработке новых алгоритмов и методов. Книга начинается с обсуждения важности дегазации изображения и неравномерного улучшения освещения в различных приложениях, включая влияние этих методов на точность и надежность систем компьютерного зрения. Затем он углубляется в основы искусственного интеллекта и его роль в обработке изображений, подчеркивая преимущества и ограничения использования алгоритмов ИИ для дегазации изображений и неравномерного улучшения освещенности. Следующий раздел книги посвящен различным типам алгоритмов искусственного интеллекта, используемых для дегазации изображений, включая методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и генеративные состязательные сети (GAN).

''