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基于OpenCV的图像去雾算法实现

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简介：
本研究利用OpenCV库开发了一种有效的图像去雾算法，旨在增强雾霾天气下图像的清晰度和可视性。通过实验验证了该方法的有效性和实用性。 图像去雾算法的OpenCV实现包括暗原色方法的实现。

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  • 基于OpenCV的图像去雾算法实现
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    本研究利用OpenCV库开发了一种有效的图像去雾算法，旨在增强雾霾天气下图像的清晰度和可视性。通过实验验证了该方法的有效性和实用性。 图像去雾算法的OpenCV实现包括暗原色方法的实现。
     
  • 基于OpenCV的C++图像去雾算法代码
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    本项目提供了一套使用OpenCV库编写的C++代码，用于实现图像去雾处理。通过先进的计算机视觉技术优化图像质量，恢复清晰度。 图像清晰化处理采用C++开发，并使用开源的OpenCV库。运行程序前需要自行配置OpenCV库。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的暗通道去雾算法实现
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    本项目利用OpenCV库实现了暗通道先验理论的去雾算法，有效改善了雾霾天气下图像和视频的质量。通过代码优化和技术实现，展示了如何在实际场景中应用计算机视觉技术解决大气散射问题。 用OpenCV2.3.1实现的暗通道去雾算法。压缩文件包含一个工程文件，解压后可以看到“说明文档.txt”，其中粘贴了代码可以直接使用。这是个人练习的作品，注释较为详细。此外，该工程还附带了一段Matlab代码，整个OpenCV代码的编写过程参考的就是那段Matlab代码。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾实现
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    本项目运用MATLAB编程环境，实现了对模糊不清的图片进行清晰化处理的技术研究与应用开发，旨在提高图像视觉效果和后续分析准确性。通过算法优化，有效去除图像中的雾霾影响，增强细节展现能力。 GUI图像去雾的MATLAB方法。带界面功能，支持不同算法的选择，并显示处理前后的效果图。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • 基于ZYNQ的Retinex算法实时图像去雾
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    本研究利用ZYNQ平台实现高效的Retinex算法，以实现实时图像去雾处理。通过硬件与软件协同设计优化算法执行效率，提升图像清晰度和视觉效果。 雾霾天气严重影响了户外视频系统的图像质量。随着这些系统在各个领域的广泛应用，迫切需要一种能够进行实时处理的小型化嵌入式图像去雾解决方案。我们提出了一种基于ZYNQ的Retinex算法来实现这一目标，在HSV颜色空间中对亮度分量V应用Retinex算法以去除雾霾影响；该方法采用ARM+FPGA软硬件协同的方式，其中ARM负责控制功能、色彩转换以及简单的运算任务（如对数计算）；而FPGA则通过并行的高斯核函数与二维图像卷积算法来估计环境光的照度。实验结果显示，这种方法不仅能够有效改善图像质量，在处理速度、小型化程度和功耗方面也具有显著优势，并且易于嵌入及移植到不同的设备中，完全符合户外视频系统的性能需求。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾算法.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，通过代码和文档详细介绍如何去除图像中的雾霾效应，使图像更加清晰。适用于科研与学习。 该项目源码及项目说明已准备完毕，并在Windows 10/11测试环境中进行了验证，一切正常运行。演示图片与部署教程均包含于压缩包内。
     
  • 改进型暗通道去雾算法——基于OpenCV的C++实现
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    本研究提出了一种改进的暗通道去雾算法，并采用C++在OpenCV平台上实现了该算法。通过优化处理步骤和参数调整，有效提升了图像清晰度与细节表现力。 基于暗通道先验的改进算法在改善效果方面表现显著，并使用OPENCV C++实现。
     
  • 基于图像增强的快速去雾算法在FPGA上的实现
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    本研究提出了一种基于图像增强技术的快速去雾算法，并成功实现了该算法于FPGA平台，有效提升了去雾处理的速度与质量。 本段落提出了一种基于图像增强的快速去雾算法，该方法利用亮度映射技术来提高室外多雾场景下物体的辨识度，并且具有低复杂度、小延迟及高实时性的特点，非常适合在FPGA上实现。 【图像增强】作为一种改善特定条件下如雾天中图像质量的技术手段，在本段落提出的快速去雾算法中得到了应用。通过调整对比度来提升视觉效果是本方法的核心目标之一。 对于需要即时处理的场景例如监控和军事领域而言，【实时去雾】功能至关重要。与传统的计算复杂、延迟较大的去雾技术相比，文中提到的新算法更适合嵌入式系统使用，并且能够在FPGA上高效运行而无需外部存储器支持，其延时仅为纳秒级别。 亮度映射作为本段落的核心处理步骤之一，在调整图像对比度和增强远距离物体可辨识性方面发挥了关键作用。通过改变高亮区域的分布来改善雾景中的视觉效果是该方法的重要特性之一，并且可以通过调节参数p（即强度）来自适应不同场景的应用需求。 在【FPGA实现】过程中，算法首先将浮点数转换为定点整型数据，然后利用8位亮度映射表进行处理。硬件架构包括了FPGA、AD转换器和DA转换器等组件。其中，Y分量（即色彩模型中的亮度成分）被单独提取并根据BT.656标准进行定位与处理。 为了进一步优化算法效果，在实际操作中引入最大亮度参数Ymax以确保曲线高端部分的有效利用，从而增强对比度提升的效果，并且在不同光照条件下保持良好的去雾性能表现。这不仅提升了图像质量，也为实时监控和目标检测等应用场景提供了新的解决方案。