Matlab代码对图像去雾霾进行人工多重曝光图像处理产生影响。

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简介：
该MATLAB代码应用于AMEF——一种用于图像去雾的艺术多重曝光融合技术。AMEF作为一种高效的除雾方法，能够将包含模糊和曝光不足的朦胧图像版本，整合为一个清晰无雾的结果。此方法在“ImageDehazingbyArtificialMulti-ExposureImageFusion”一文中进行了详细描述，该文章发表于Signal Processing, 149: 135-147, Aug. 2018。PDF文档遵循以下DOI链接，其中融合部分的代码来源于“Exposure Fusion”论文，由汤姆·梅滕斯（Tom Mertens）、简·考茨（Jan Kautz）和弗兰克·范·瑞斯（Frank Van Reeth）在Pacific Graphics 2007会议记录中提出。如果您认为此代码对您有所帮助，请务必进行适当的引用以尊重每项工作的贡献。为了方便使用，请打开amef_demo.mm文件，并根据您的图像进行修改。最关键的参数是clip_range；在大多数实验中，该参数通常固定设置为c=0.010，但您可以根据需要进行调整。值得注意的是，更大的clip_range可能会导致...

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MATLAB代码对图像去雾的影响-基于人工多曝光图像的方法...

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本研究探讨了利用MATLAB实现基于人工多曝光技术的图像去雾算法的效果与影响。通过模拟不同曝光条件下的雾霾环境，优化图像清晰度和细节展示，旨在提升视觉体验和图像处理质量。 MATLAB代码影响AMEF-用于图像去雾的人工多重曝光融合（AMEF）是一种快速除雾技术，可以将模糊的、曝光不足的朦胧图像版本融合为单个无雾结果。本段落介绍了用于图像去雾的AMEF方法的Matlab实现：《通过人工多曝光图像融合进行图像解霾》作者Adrian Galdran, Signal Processing, 149:135-147，2018年8月。该代码中的融合部分来自Tom Mertens、Jan Kautz和Frank Van Reeth在Pacific Graphics 2007会议记录上的论文《曝光融合》。如果此代码对您有用，请考虑适当引用上述工作。谢谢。请打开amef_demo.mm文件，然后修改图像名称以处理自己的图片。最相关的参数是clip_range，在大多数实验中该值固定为c=0.010，但可以进行调整。较大的clip_range可能会产生不同的效果。

【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。

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。

利用Python进行数字图像处理（去除雾霾效果）【100010439】

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本项目旨在使用Python编程语言探索和实现数字图像处理技术，重点在于开发一种算法以有效去除图像中的雾霾效应。通过集成OpenCV及NumPy等库，我们将分析并优化图片质量，使模糊、昏暗的风景照焕发光彩。这不仅展示了如何利用代码增强视觉体验，同时也为改善摄影效果提供了实用方案。我的大作业要求调研并实现去雾算法，并发现其中的问题以及进行改进。首先我实现了基于暗原色先验的去雾算法，并在运算速度与去雾效果方面做出了一定程度上的优化提升。随后，我又训练了一个AOD卷积网络来进行图像的去雾处理，通过对数据集图片做适当的预处理来提高该网络模型的鲁棒性，从而达到更好的去雾效果。对于基于暗原色先验算法的部分，我使用MATLAB编程语言进行实现，并设计了用户界面；至于使用AOD卷积网络的方法，则是通过Python编写代码完成并利用pyqt技术构建相应的用户操作界面。

图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾

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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。

MATLAB中的图像处理——利用直方图进行去雾

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本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法，通过调整图像对比度和亮度，恢复清晰视觉效果。这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码，该代码涵盖了完整的图像增强功能。

【图像处理】利用暗通道原理进行图像去雾的Matlab代码（附带GUI）.md

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本Markdown文档提供了基于暗通道先验理论实现图像去雾效果的MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者操作和调试。【图像增强】基于暗通道实现图像去雾的MATLAB源码及图形用户界面（GUI）代码分享。

defog.zip_defog_fpga 图像去雾算法_FPGA实现_图像去雾处理

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本项目实现了一种高效的图像去雾算法在FPGA上的硬件加速。通过FPGA技术优化了defog.zip中的去雾过程，提高了图像清晰度和处理速度，适用于实时图像去雾应用。图像去雾算法的FPGA实现采用Xilinx Vivado开发环境。

图像去雾处理技术

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图像去雾处理技术是一种旨在改善被雾霾影响的照片或视频质量的技术。通过复杂的算法分离出场景的清晰细节和霾的影响，增强图像的整体视觉效果与清晰度。在图像处理领域，去雾是一项关键技术，主要用于改善因大气散射导致的图像模糊问题，并提高图像的视觉质量和细节清晰度。当场景被雾气笼罩时，对比度会降低且色彩暗淡，严重影响了对重要目标的辨识能力。因此，去雾技术应运而生，旨在恢复图像的真实颜色和结构并增强其视觉效果。该技术主要基于光学原理及大气散射模型进行设计。大气散射是指光线在穿过含有悬浮粒子（如雾、烟）介质时发生偏离的现象，导致远处物体的光线强度减弱形成模糊视效。传统的去雾方法包括暗通道先验理论和物理建模两种途径。 1. **基于暗通道先验**：这一技术由浙江大学汤晓鸥教授团队提出，并已成为最常用的方法之一。其核心假设是大部分图像局部区域至少有一个颜色通道的像素值非常低，这些位置对应未直接照射的部分。通过识别并利用这些“暗”点，可以估计大气光和透射率进而反推无雾状态下的原图。 2. **基于物理模型**：这种方法通常涉及更复杂的数学建模来描述光线在大气中的传播过程，比如HDR成像技术或光照距离模型等方法。通过建立晴天与雾天图像间的关系求解出去雾后的结果。 3. **深度学习方法**：随着卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，在大量带标签数据的支持下训练出来的模型能够高效准确地执行去雾任务，如DehazingNet和AOD-Net等。这些模型能捕获更复杂的图像特征，从而实现更好的效果。在实际应用中，该技术被广泛应用到监控视频处理、自动驾驶系统、无人机航拍及遥感图像分析等领域。例如，在自动驾驶场景下去除前方道路的雾气可以提高传感器识别精度并保障行车安全；而在无人机拍摄过程中，则有助于提升照片质量使其更加鲜明生动。对于开发者而言，理解这些去雾算法的工作原理，并能够有效地实现它们是十分重要的。同时，了解不同方法各自的优缺点也有助于根据实际需求选择最合适的处理技术以达到最佳效果。

图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术

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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。