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Retinex算法能够快速地去除图像中的雾气。

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简介：
利用汪荣贵基于暗原色先验的Retinex去雾算法所开发的对应Matlab去雾程序，在雾气浓度不特别高的情况下，其去雾效果仍然相当良好。为了便于理解和使用，我们在此分享该Matlab源码，其中包含了详尽的注释，均为作者本人精心添加。

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  • 基于Retinex的快速图像去雾方法
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    本研究提出一种基于Retinex理论的高效图像去雾算法，旨在提升图像清晰度与视觉效果，适用于多种实际场景。 通过学习汪荣贵基于暗原色先验的Retinex去雾方法，并编写对应的Matlab去雾程序，在雾不是特别浓的情况下，该程序表现出较好的去雾效果。这里分享了完整的Matlab源码，代码中注释详尽，全部由我自己添加。
     
  • 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Retinex理论的图像去雾算法探讨
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    本研究深入探讨了基于Retinex理论的图像去雾算法，旨在通过优化光照估计与颜色恢复技术，提升雾霾天气下图像清晰度。 该算法基于Retinex理论，在图像去雾方面取得了显著成果，与何凯明的暗通道去雾算法相当。
     
  • RETINEX去雾算法_ python实现_去雾技术
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    本项目采用Python语言实现经典的RETINEX理论用于图像去雾处理，通过模拟和优化光照效果，增强图像清晰度与对比度。 该程序是Retinex去雾算法的仿真实现，经过测试证明有效。
     
  • 基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术
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    本研究结合了暗通道先验与Retinex理论，提出了一种先进的图像去雾方法，旨在恢复雾霾环境中图像的真实细节与色彩。通过优化处理步骤，有效提升了去雾效果及视觉质量。 本GUI界面为图像去雾系统，并使用MATLAB实现了以下功能：1. 使用全局直方图均衡化的方法对有雾图像进行去雾处理；2. 采用Retinex算法实现给有雾图像的去雾操作；3. 利用暗通道算法来去除有雾图片中的雾霾效果。4. 对无雾图像添加模拟的大气散射效应，然后使用上述三种方法分别对其进行去雾处理，并展示最终得到的结果图。5. 通过对比直方图的变化情况，观察和分析经过不同技术手段处理前后的区别并保存这些优化过的影像文件。
     
  • 【图像去雾】利用Retinex算法的Matlab代码实现.zip
    优质
    本资源提供基于Retinex理论的图像去雾效果增强Matlab代码。适用于计算机视觉与图像处理领域研究者和爱好者，帮助改善雾霾天气下的图像清晰度。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基础的Retinex去雾算法程序
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    本程序基于经典Retinex理论实现图像去雾效果，通过分解图像的光照和反射成分来增强视觉清晰度。 代码提供了基于Retinex原理的最基本MATLAB实现方法。
     
  • 基于全局Retinex的灰度图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。 这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。
     
  • 基于Matlab的SSR和Retinex去雾算法在图像处理中的应用
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    本研究利用MATLAB平台实现SSR与Retinex两种去雾算法，并探讨其在改善图像清晰度方面的效果。 SSR、MSRCR、Retinex和暗通道四种去雾算法的Matlab实现已经亲测有效，只需更改图片名称即可直接运行，效果显著。
     
  • 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。