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图像增强与去雾的常用算法及MATLAB实现，涵盖直方图、Retinex系列（SSR、MSR、MSRCR）等方法

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简介：
本教程深入讲解了图像增强和去雾技术中的关键算法，并通过MATLAB代码详细展示了直方图均衡化及Retinex系列（包括SSR、MSR、MSRCR）等多种方法的实现过程。 本段落介绍了图像增强与去雾的常用算法及其在Matlab中的实现方法。涉及的技术包括直方图算法、Retinex系列（SSR, MSR, MSRCR）以及暗通道先验算法。所有代码已经调试完成，可以直接输入图像并获得处理结果。文中还展示了不同去雾效果的对比示例。

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  • 图像增强与去雾的常用算法及MATLAB实现，涵盖直方图、Retinex系列（SSR、MSR、MSRCR）等方法
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    本教程深入讲解了图像增强和去雾技术中的关键算法，并通过MATLAB代码详细展示了直方图均衡化及Retinex系列（包括SSR、MSR、MSRCR）等多种方法的实现过程。 本段落介绍了图像增强与去雾的常用算法及其在Matlab中的实现方法。涉及的技术包括直方图算法、Retinex系列（SSR, MSR, MSRCR）以及暗通道先验算法。所有代码已经调试完成，可以直接输入图像并获得处理结果。文中还展示了不同去雾效果的对比示例。
     
  • 利用Matlab进行图像增强算法比较的程序（涵盖SSR、MSR、MSRCR和MSRCP）
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    本程序基于Matlab开发，用于对比分析SSR、MSR、MSRCR及MSRCP四种图像增强算法的效果与性能。 建议使用2021a或更高版本运行此程序！首先运行gui_run.m文件以生成GUI界面，点击push button按钮后选择并打开TestImages文件夹中的任意一张图片，系统将自动输出增强后的图像。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法实现图像去雾【附带MATLAB源码 第074期】
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB进行图像去雾处理，结合了直方图、Retinex理论以及暗通道原理。文章提供了详细的MATLAB源代码供读者参考和学习，是第074期的分享内容。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 适用版本 Matlab 2019b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行直至程序完成并得到结果 4. 仿真咨询 如需进一步服务，可以联系博主或查看博客文章中的相关信息。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 图像增强：同态增晰、萤火虫算法 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论，暗通道处理，偏振水下模糊处理，双边滤波处理，颜色衰减先验。
     
  • 基于MATLAB的图像增强算法仿真比较（含SSR、MSR、MSRCR及MSRCP）+代码与操作视频
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    本项目在MATLAB平台上对四种图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR, MSRCP)进行仿真比较，提供详细代码和操作视频教程，帮助用户深入理解并实践图像处理技术。 本项目涉及在MATLAB环境中对图像增强算法进行对比仿真研究，包括SSR（空间域直方图均衡化）、MSR（多尺度Retinex）、MSRCR（带有颜色恢复的多尺度Retinex）以及MSRCP等四种方法，并提供相应的代码和操作视频。这些资源旨在帮助学习者掌握这几种图像增强算法的具体编程实现，适用于本科、硕士及博士阶段的研究与教学使用。 为了顺利运行仿真程序，请确保您的MATLAB版本为2021a或更高。在执行时，推荐通过调用主脚本段落件（Runme_.m）来启动整个流程，并避免直接运行子函数文件。此外，在运行过程中务必确认左侧的“当前文件夹”窗口已切换至项目的根目录下。 有关具体的操作步骤，请参考随项目附带的操作录像视频进行学习和实践操作，以确保能够正确理解和应用所涉及的技术方法。
     
  • MSRCR图像增强算法
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    MSRCR是一种先进的图像处理技术，通过多尺度Retinex理论与颜色恢复相结合，显著提升图像的质量和视觉效果。 包含Retinex处理的单通道和多通道算法，使用C++实现，可以单独使用或与OpenCV集成使用。该算法便于移植到各种平台。
     
  • 基于暗原色与多尺度Retinex的图像增强去雾方法
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    本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案，有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。 根据作者的方法进行了一些改动后，效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法：Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF，可以处理输入的图片（支持jpg、bmp等格式），并且可调节的大气光参数能够影响结果。
     
  • MATLAB算法仿真：基于GUI的直方图图像去雾增强（采用全局直方图、暗通道、Retinex及同态滤波方法，详述步骤）
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    本项目利用MATLAB开发了一个基于GUI的图像处理平台，专注于使用多种算法进行图像去雾和增强。通过实现全局直方图均衡化、暗通道先验、Retinex理论以及同态滤波技术，有效提升雾霾天气下图像的质量与清晰度，每一步骤均详细记录并展示，为用户提供直观的操作体验及深入的技术理解。 MATLAB算法仿真：直方图图像去雾增强（包含界面GUI），采用的方法包括全局直方图、暗通道处理、Retinex技术和同态滤波等。本段落将详细介绍每一步的实现过程。
     
  • MATLAB图像增强算法详解，涵盖去雾、对比度增强、引导滤波及限对比度自适应直方图均衡等技术
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    本教程深入解析MATLAB中的图像增强算法，包括去雾处理、对比度提升和引导滤波技巧，并详细介绍限对比度自适应直方图均衡方法。 该文件包含多种图像增强算法，包括去雾、对比度增强、引导滤波、限制对比度自适应直方图均衡以及直方图均衡等技术。
     
  • 基于全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术
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    本研究提出了一种结合全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术，有效提升图像清晰度和对比度。 本段落探讨了基于全局直方图处理与局部直方图处理相结合的Retinex图像去雾技术，并进一步介绍了如何利用这些方法进行图像增强。这种方法通过优化光照条件下的视觉效果，显著改善了低能见度条件下图像的质量和可读性。
     
  • 图像去雾、图像增强及灰度直方图均衡化等技术
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    本研究专注于提升图像质量的技术探索，涵盖图像去雾与增强处理，并深入分析和应用灰度直方图均衡化方法，旨在改善视觉效果和信息提取效率。 图像去雾、图像增强以及灰度直方图均衡化都是常见的图像处理技术。