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基于暗通道优先的快速自动白平衡MATLAB实现算法

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简介：
本研究提出了一种基于暗通道优先理论的快速自动白平衡算法，并在MATLAB环境中实现了该算法，旨在提升图像处理的速度与效果。 一种基于暗通道优先的快速自动白平衡算法的改进思路详见相关博客文章。该文章详细介绍了如何优化现有的白平衡技术，使其在处理图像时更加高效且准确。通过引入新的计算方法并结合原有的暗通道原理，这种新算法能够更快地实现自然、真实的色彩还原效果，在不同的光照条件下表现尤为出色。

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  • 基于暗通道优先的快速自动白平衡MATLAB实现算法
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    本研究提出了一种基于暗通道优先理论的快速自动白平衡算法，并在MATLAB环境中实现了该算法，旨在提升图像处理的速度与效果。 一种基于暗通道优先的快速自动白平衡算法的改进思路详见相关博客文章。该文章详细介绍了如何优化现有的白平衡技术，使其在处理图像时更加高效且准确。通过引入新的计算方法并结合原有的暗通道原理，这种新算法能够更快地实现自然、真实的色彩还原效果，在不同的光照条件下表现尤为出色。
     
  • 基于暗通道先验与灰度世界的自动白平衡算法优化
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    本研究提出了一种结合暗通道先析和灰度世界理论的自动白平衡算法，旨在优化图像处理中的色彩准确性及自然度。 李晓川, 黄成强, 祝永新, 田犁, 闵嘉华, 汪辉. 基于暗通道先验和灰度世界的自动白平衡算法改进[J]. 工业控制计算机, 2018, 31(11):90-92.
     
  • 自动白平衡算法_基于动态阈值的白平衡方法
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    本研究提出了一种新颖的自动白平衡算法，采用动态阈值技术优化图像处理过程中的色彩准确性，有效提升照片在各种光照条件下的自然观感。 我的算法与网上的其他方法不同之处在于通过验证调整了参数设置，使其更适合处理各种畸变图像的最终成像效果。如果您的图片仍然存在亮度畸变问题，请联系我，我会告知您需要调整哪些参数以改善情况。
     
  • 基于FPGA的自动白平衡实现
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    本项目研究并实现了基于FPGA技术的自动白平衡算法，旨在优化图像处理效果。通过硬件电路设计与仿真验证，提升了图像在不同光照条件下的适应性和色彩还原度。 通过调节周围环境来实现白平衡，并使用FPGA进行实现。
     
  • 基于暗通道先验的去雾算法
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的先进去雾算法，旨在增强图像清晰度和细节呈现。通过优化处理步骤，有效提升了图像质量，在复杂光照条件下亦能保持良好的去雾效果。该方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。 数字图像处理与去雾算法是当前研究的热点领域。相关技术能够有效改善雾霾天气下拍摄的照片质量，提升视觉体验。通过采用先进的数学模型及计算方法，可以实现对受雾影响图片的有效修正，恢复其清晰度和色彩饱和度。这方面的研究成果对于增强环境感知能力、改进监控系统以及提高摄影艺术作品的质量具有重要意义。
     
  • 基于暗通道优先的图像去雾算法代码.zip
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    本资源提供了一种基于暗通道优先理论的先进图像去雾算法源代码。通过有效去除雾霾影响，显著提升图像清晰度和视觉效果。适合研究与开发使用。 基于何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法，文件包中有测试图片，可以直接进行测试运行。部分代码已添加注释，直接运行test.m即可。
     
  • MATLAB中的暗通道先验与CLAHE算法
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    本文探讨了在MATLAB环境下实现暗通道先验和CLAHE算法的应用，旨在改善图像处理效果，特别是在雾天去雾及对比度增强方面。 在图像处理领域，暗通道先验（Dark Channel Prior）与对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）是两种常用的增强技术，在MATLAB环境中有着广泛应用，特别是在图像去雾、细节提升及改善低光照条件下的图像质量方面。 暗通道先验由微软研究院的黄煦涛等人提出，主要用于去除图像中的雾霾。基于观察到自然场景局部区域至少存在一个颜色通道像素值非常接近“黑色”的现象（即暗通道），该理论假设无雾环境中的这种现象出现概率极高，并通过寻找每个像素周围小区域内最暗的颜色来估计大气光强度，从而反推原始清晰的图像。在MATLAB中实现这一过程通常包括读取图像、构建暗通道、确定最小值、估算大气光以及最终恢复图像等步骤。 CLAHE是一种改进直方图均衡化的方法，旨在解决传统方法在高对比度区域可能导致过曝或欠曝的问题。它通过将图像分割成小块，并对每个小块执行独立的直方图均衡化处理来实现这一点；随后进行克里金插值（Clipping）以限制局部对比度增加，从而避免了不必要的亮度失真。这种方法可以显著提升图像的局部对比度，在医学影像和低光照条件下尤其有效。在MATLAB中，可以通过`adapthisteq`函数轻松实现CLAHE。 结合这两种技术可以在MATLAB环境中创建一个完整的图像增强流程：首先使用暗通道先验去除雾气，然后利用CLAHE提高对比度与细节水平。这不仅能改善整体视觉效果，还能为后续的图像分析提供更好的输入条件。 实践中，MATLAB提供了丰富的工具箱支持这些算法的应用开发。例如通过`imread`读取、`imwrite`保存以及使用自定义函数实现特定逻辑等操作来处理和优化图像质量。对于暗通道先验而言需要编写计算暗通道、估计大气光及恢复图像的代码；而CLAHE则可以直接调用MATLAB内置的`adapthisteq`函数完成任务。实际应用中可能还需根据具体需求调整参数，如CLAHE中的区块大小和对比度限制系数等。 综上所述，在MATLAB环境中掌握并运用暗通道先验与CLAHE算法对于图像去雾、增强对比度等方面具有重要作用，并能有效处理各类质量问题以优化最终输出效果。
     
  • 基于暗通道优先的图像去雾方法.zip
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    本研究提出了一种基于暗通道优先原理的图像去雾算法，旨在有效提升雾霾天气下图像的清晰度和色彩还原能力。通过优化处理，该方法能够自动去除场景中的雾霾影响，增强视觉效果，适用于多种低能见度环境下的图像改善需求。 基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，包括了源代码、论文以及测试图片。
     
  • 基于暗通道优先的去雾算法及Qt界面设计
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    本研究提出了一种改进的暗通道优先去雾算法，并实现了相应的Qt图形用户界面，旨在优化图像处理效果与用户体验。 本程序基于赵常凯的程序进行修改。UI完全使用可视化设计，基于Qt5.14.2与OpenCV300，代码更加简洁，但是阉割了打印图像功能，引导滤波时引导图像使用的是灰度图像而非彩色图像。