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基于暗通道优先的去雾算法及Qt界面设计

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 改进型暗通道先验去雾算法
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    本研究提出了一种改进型暗通道先验算法，旨在有效提升图像去雾效果，保持细节清晰的同时增强视觉体验。 为了解决雾霾图像中存在的高亮、大面积浓雾及天空区域无法清晰识别的问题，并应对取出的图像偏暗且色彩失真的情况，我们提出了一种改进算法，该算法基于暗通道先验并结合自适应阈值分割与透射率补偿技术。具体而言，通过利用OSTU（Otsu）方法进行图像分割以区分前景区域和背景区域；随后计算亮暗通道，并运用统计函数确定这两个区域内像素的比例分布情况，进而加权得出大气光强度的估计值。 在此基础上，我们引入了透射率校正参数K，以此来更精确地估算实际场景中的透射率。最后采用CLEAR方法进行色彩调整优化图像质量。实验结果显示，在使用上述改进算法处理后的雾霾图片中保留了更多的细节信息，并且减少了失真度，视觉效果更加自然真实；同时在多个评估指标上也取得了显著改善：信息熵平均提高了7.03%，SSIM（结构相似性指数）平均增加了5.56%，而MSE（均方误差）则降低了9.19%。
     
  • 基于暗通道先验的图像去雾算法研究
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    本研究探讨了一种基于暗通道先验理论的图像去雾技术，通过优化算法提高图像在雾霾环境中的清晰度和细节表现。 参数说明：I 表示待去雾的图像；J 为要恢复的无雾图像；A 是全球大气光成分，包括r、g、b三个通道的三维向量；te 代表透射率矩阵；t 则是经过滤波平滑后的透射率矩阵。首先求出每个像素RGB分量中的最小值，并将其存入一幅与原始图像大小相同的灰度图中。接着对这幅灰度图进行最小值滤波，其中滤波的半径由窗口大小决定。根据暗通道先验理论，J_dark会趋向于0。
     
  • 关于暗通道先验去雾算法的研究及改进
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    本研究聚焦于分析与优化暗通道先验去雾算法，探索提升图像清晰度的方法，以实现更自然、高效的雾霾环境下的图像增强效果。 基于暗通道先验算法的图像去雾技术虽然已经较为成熟，但依然存在处理速度慢、天空区域过曝以及色彩变暗等问题。本段落针对这些问题提出了优化透射率求解过程的方法，并纠正了明亮区域如天空部分错误估计的透射率；同时采用自动色剂调整算法进行颜色校正，从而有效提升了去雾图像的视觉效果及处理效率。实验结果表明，在与几种经典方法对比后，本研究提出的算法在处理速度和色彩保真度方面具有明显优势。
     
  • 传统图像增强方法与基于暗通道优先的去雾算法
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    本研究探讨了传统图像增强技术，并深入分析了一种新型的基于暗通道优先原则的去雾算法，旨在提升图像清晰度和视觉效果。 传统的图像增强算法包括直方图均衡与Retinex算法，这些方法可以提高雾天图像的对比度。然而，它们并未从根本上解决透雾问题。为此，何凯文提出了暗通道先验理论来改善这一状况，并提供了三种相关算法的MATLAB源代码。
     
  • 基于暗通道先验的去雾Matlab代码
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    这段简介可以描述为：“基于暗通道先验的去雾Matlab代码”提供了一种利用暗通道原理去除图像雾霾效果的方法。该代码适用于需要提高图片清晰度的各种场景，通过简单操作即可实现快速、高效的去雾处理，是计算机视觉与图像处理领域中的重要工具。 暗通道先验去雾的MATLAB代码包括导向滤波代码。
     
  • 基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB代码
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    本段落提供了一套实现图像去雾效果的MATLAB程序代码，采用了先进的暗通道先验理论，能有效提升雾霾天气拍摄照片或视频的质量和清晰度。 图像去雾算法是一种用于改善因大气散射导致的图像模糊的技术。该算法通过分析并去除影响视觉效果的大气因素，恢复出更清晰、对比度更高的图片内容，在摄影、监控以及自动驾驶等领域有着广泛的应用价值。