A级资料：MATLAB结业课程设计及基于Retinex理论的图像去雾算法研究

简介：
本资料为MATLAB结业课程设计项目，深入探讨并实现了一种基于Retinex理论的图像去雾算法，旨在提升图像在恶劣天气条件下的视觉清晰度。 基于Retinex理论的图像去雾算法研究是MATLAB结业课程设计中的一个有趣且具有挑战性的课题。Retinex理论是一种经典的图像增强方法，其核心思想在于将图像分解为反射成分与照明成分，以此来提升图像的亮度和对比度。针对解决图像去雾的问题，结合使用Retinex理论可以开发出更为高效准确的算法。 在MATLAB环境中开展此项研究的具体步骤如下： 1. **获取雾霾图像**：选取带有雾霾影响的室外场景图片作为实验素材，可以从互联网或自行拍摄获得样本。 2. **实现Retinex算法**：编写相应的代码，在MATLAB中实施经典的Retinex方法，将输入图像分解为反射和照明两部分。 3. **去除雾霾效果**：根据Retinex理论指导设计特定的去雾策略，并应用这些策略来清除雾霾影响，恢复清晰度较高的原始图像面貌。 4. **算法评估与分析**：对处理后的结果进行量化及定性评价，通过对比不同参数设定下的表现来进行深入研究和讨论。 5. **展示研究成果**：呈现去雾前后图像的直观差异，并撰写详细的实验报告阐述设计思路、实现过程以及最终成果。 按照上述步骤操作后，可以顺利完成基于Retinex理论指导下的图像去雾算法开发项目。