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基于Matlab的水下模糊图像去雾技术（利用偏振原理）及实例展示

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简介：
本研究探讨了在Matlab环境下运用偏振光原理对水下模糊图像进行去雾处理的技术，并通过具体案例展示了该方法的应用效果。 在Matlab中使用偏振物理方法对水下模糊图像进行去雾处理，并附有水下图片。

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  • 基于Matlab的水下模糊图像去雾技术（利用偏振原理）及实例展示
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    本研究探讨了在Matlab环境下运用偏振光原理对水下模糊图像进行去雾处理的技术，并通过具体案例展示了该方法的应用效果。 在Matlab中使用偏振物理方法对水下模糊图像进行去雾处理，并附有水下图片。
     
  • pianzhen.zip_水下图像_偏振去雾_使用Matlab的偏振去雾_水下环境下的图像还原
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    本项目提供了一种基于偏振技术改善水下图像清晰度的方法，并通过MATLAB实现偏振去雾算法，以恢复和增强水下拍摄物体的颜色与细节。 对水下模糊图像使用偏振物理方法实现去雾的MATLAB代码，并附带水下图片。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
     
  • 【图像处理】基于偏振技术的水下模糊图像增强【附Matlab代码 4391期】.zip
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    本资源提供了一种利用偏振技术改善水下模糊图像质量的方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。 在Matlab领域上传的视频都有配套的完整代码，并且这些代码都经过验证可以正常运行，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他的调用函数（其他m文件）。不需要额外的操作来生成运行结果或效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误，请根据提示进行修改，或者寻求帮助解决疑问。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行该程序直至完成并查看结果。 4. 如果需要更多服务，可以咨询博主。具体包括但不限于： 1. 博客或资源完整代码提供 2. 期刊或参考文献复现 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
     
  • 【图像处理】利用MATLAB实现偏振水下模糊图像增强【附带Matlab源码 4391期】.mp4
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    本视频教程介绍如何使用MATLAB进行偏振水下模糊图像的增强技术，包含详尽的操作步骤与代码解析，并提供完整Matlab源码下载。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用，这些代码经过验证可以运行，并适合初学者学习。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件。无需额外操作即可直接运行。 2. 运行所需版本为Matlab 2019b；如遇问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮开始程序执行，直至得到结果。 4. 如需进一步的服务或咨询，请联系博主；服务包括但不限于： 1. 提供博客或资源的完整代码 2. 帮助复现期刊或其他参考文献中的内容 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
     
  • 【图像去雾技术】利用暗通道原理的图像增强及去雾方法（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供基于暗通道先验理论的图像去雾算法，包括详细步骤说明和实用的Matlab实现代码，适用于研究与学习。 这段文字描述的是经过验证有效的MATLAB仿真代码。
     
  • 05_Retinex_基于Retinex的水下图像增强与去雾技术.zip
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    本资料包提供了一种基于Retinex理论的先进算法，专注于提升水下图像的质量和可见度，同时有效去除图像中的雾气效应。该技术结合了色彩恢复与对比度增强，为水下视觉研究及应用领域带来显著改进。 05_Retinex_retinex图像增强_水下图像_retinex_图像增强_去雾.zip
     
  • 基于MATLAB的遥感图像去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的遥感图像去雾算法，旨在改善低能见度下的影像质量。通过优化透射率估计和大气散射模型，有效提升了图像清晰度与细节展现能力。 在使用遥感影像的过程中经常会遇到灰蒙蒙的影像资源，在找不到替代影像的情况下，可以利用MATLAB编程对其进行图像处理以改善质量。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
    优质
    本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理： 去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现： 文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析： 在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用： 去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习： 除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项： 使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。 通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。
     
  • 去雾技术：单幅图像的去雾处理
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    本研究探讨了单幅图像去雾技术，旨在通过算法优化提升雾霾天气下拍摄照片或视频的清晰度和视觉效果。 单幅图像去雾使用暗通道先验的单个图像去雾方法可以参考相关文献或资料进行了解。通过boost::ublas和boost numeric bindings实现软抠图但速度较慢，难以处理大图片。我计划用Eigen库重新编写更多的矩阵操作代码以提高性能。在结果文件夹中可以看到相关的输出结果，其中refine_t.png表示经过软抠图细化后的传输图像。