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Matlab图像融合源码，涉及Haze-Removal：包含图像去雾相关的论文和实验成果总结。

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简介：
Haze-Removal-Project的主要参考文献包括Visibility in bad weather from a single image以及Guided image filtering，此外还有Fast Haze Removal Algorithm for Surveillance Video。 这篇文章详细阐述了如何对视频进行快速去雾处理，虽然它并未涉及具体的算法细节，但仍值得参考。 此外，何恺明之前提出的单幅图像去雾的经典方法有：（1）最大化局部对比度：R. Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR’08；（2）独立成分分析：R. Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH’08。 值得关注的是，以下列出了一些近年来取得的最新成果。

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  • Matlab图像融合代码-Haze去除：图像去雾的论文与实验总结
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    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法，旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中，《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章，但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括：（1）最大化局部对比度；（2）独立成分分析。此外，还有一些较新的研究成果值得关注。
     
  • MATLAB视频去雾【GUI、源码、论文】，图像去雾Matlab技巧和资源
    优质
    本资源提供基于MATLAB的视频去雾解决方案，包含图形用户界面（GUI）、完整源代码及参考文献。适用于研究与学习图像处理技术中的去雾算法。 二、算法介绍 1. 全局直方图均衡化：简单来说就是对彩色图像的R、G、B三个通道进行统一处理，不考虑其他因素。 2. 局部直方图均衡化：使用一个固定大小的窗口在图像上滑动，并分别对每个局部区域内的R、G、B通道进行独立处理。 3. Retinex算法：简单来说就是将图像中的反射和照明成分分离出来。
     
  • MATLAB对比实验代码-图像去雾的多曝光图像融合方法: 基于...
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    本研究利用MATLAB进行图像处理实验，探讨了多曝光图像融合技术在图像去雾中的应用效果，提供了详细的对比分析和优化方案。 雾度会严重影响室外图像的可见性和视觉质量，在实践中一直使用图像去雾技术从捕获的图片中去除模糊效果。现有的算法主要关注全局对比度和饱和度增强，但忽略了局部细节处理，导致除雾后图像在这些方面表现不佳。 本段落提出了一种基于自适应结构分解集成多曝光图像融合（PADMEF）的方法来解决单张图像去雾的问题。首先通过一系列伽马校正以及对饱和度进行空间线性调整的方式从一张模糊的图片中提取出一组不同曝光程度的序列图。然后，利用适用于每个图像补丁的基于多曝光图像融合方案自适应结构分解方法将这些不同曝光级别的图片合并成清晰无雾的效果。 所提出的去雾解决方案能够有效去除由雾引起的视觉退化，并且无需逆向物理模型来模拟和处理场景深度信息或进行昂贵而复杂的深度映射细化过程。此外，该研究中还提出了一种基于纹理能量的方法，用于衡量图像的结构分解并根据其特性自适应选择合适的斑块尺寸。这种方法可以更精确地捕捉到局部细节的信息量，并且优化了去雾后的视觉质量表现。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 图像去雾实验代码.zip
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    本资源包含多种基于深度学习和传统算法的图像去雾处理代码，适用于科研与教学。内含详细注释及运行示例，帮助用户快速上手实现清晰图像恢复。 天气对图像质量有很大影响。利用图像分析的相关知识，可以实现基于暗通道先验的图像去雾算法，用于增强有雾霾条件下的图片效果。该方法参考了He K, Sun J, Tang X于2009年在IEEE CVPR会议上发表的一篇论文《Single image haze removal using dark channel prior》。项目文件包括代码、测试用图以及一些展示处理结果的示例图像。
     
  • 关于小波变换的图像融合源代码.rar_涉及小波及图像质量的图像融合_特别是红外和可见光图像的融合技术
    优质
    该资源包含基于小波变换进行图像融合的源代码，专注于提升红外与可见光图像的质量，适用于研究及开发需求。 利用小波变换融合红外图像与可见光图像可以提高图像质量。
     
  • 【图像去雾】利用多重曝光图像融合技术的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的利用多重曝光图像融合技术进行图像去雾处理的代码。通过该工具，用户能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩饱和度，适用于摄影爱好者和技术研究者。 【图像去雾】基于多重曝光图像融合进行图像去雾的MATLAB代码包含了一个专注于该技术的具体实现方法，此技术在计算机视觉、图像处理以及摄影艺术等领域中应用广泛，特别是在雾霾等恶劣天气条件下能显著提高图片清晰度和可读性。 图像去雾是解决由于大气散射导致图像模糊的重要课题。针对这一问题的研究人员提出了多种解决方案，其中基于多重曝光融合的方法因其有效性而备受青睐。 该技术的实现步骤通常包括： 1. **数据采集**：需要获取同一场景下不同曝光设置的照片多张。 2. **预处理**：对各张图片进行灰度转换、直方图均衡化等操作以增强对比度和信息量。 3. **图像融合**：利用特定算法将多张照片结合，常见的有加权平均法、小波变换或像素级/区域级的融合方法。 4. **大气散射模型应用**：通过建立数学模型来描述雾气对图片的影响，并估计透射率和大气光等参数。 5. **图像恢复**：利用上述信息重建无雾版本的照片。 6. **后处理**：可能需要进行色彩校正或锐化，使最终效果更自然清晰。 MATLAB凭借其强大的数值计算能力和丰富的图像处理工具库（如imread、histeq和fuseimages等），非常适合于此类算法的实现与优化。通过学习该代码，用户不仅能掌握去雾的基本原理，还能了解如何在实际项目中应用多重曝光融合技术，并进行效果评估。 此压缩包提供的MATLAB代码对于图像处理爱好者及专业人士来说是宝贵的学习材料，能够帮助他们提升相关技能并进一步探索信号处理、元胞自动机等其他领域。
     
  • 图像去雾报告及代码(PPT包含)
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    本PPT深入探讨了图像去雾技术，包括算法原理、最新研究成果和实际应用案例，并附有详细的代码解析与实现步骤。 针对有雾图像进行以下处理：1. 使用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像及直方图；2. 查阅相关文献分析雾天图像退化的因素，设计一种新的图像复原技术，然后将该技术应用于实际的雾天图片中并与原始图片以及经过直方图均衡处理之后的图片进行对比；3. 分析实验效果；4. 详细记录整个处理过程，并准备课堂展示。
     
  • 关于图像融合的论文
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    本论文深入探讨了图像融合技术，分析其在不同领域的应用，并提出了一种新的融合算法，显著提升了多源图像的信息整合效果和处理效率。 这篇关于红外与可见光融合的论文来自国外，虽然不易下载但具有较高的参考价值。