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图像去雾:基于Matlab暗通道先验和引导滤波的去雾方法(含Matlab源码,第4394期)。

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简介:
提供的资料,包括在和武动乾坤平台上传的代码,都已包含完整且可执行的对应代码,经过实际测试确认能够顺利运行,特别适合初学者使用。 1、代码包内容概述: * 主函数文件:main.m; * 辅助函数文件:其他m文件; * 程序运行结果的图形化展示。 第二步,运行代码时使用Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何错误,请根据系统提示进行相应的调整。若您在修改过程中遇到困难,欢迎通过私信与博主取得联系寻求帮助。 3、执行操作流程 首先,请将所有相关文件复制至Matlab的工作目录。随后,双击打开名为main.m的程序文件。接着,点击“运行”按钮,等待程序完成计算并输出结果。 4、仿真咨询 若您需要其他相关服务,欢迎通过私信与博主联系,或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客或资源的完整代码的提供 4.2 学术期刊或参考文献的实验结果复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 科研领域的合作项目 图像增强技术:包括同态滤波图像增强、萤火虫算法图像增强等; 图像去雾技术:涵盖直方图均衡化结合Retinex理论的图像去雾方法、暗通道图像去雾技术、偏振水下模糊图像去雾方法以及双边滤波图像去雾策略,此外还包含基于颜色衰减先验的图像去雾方案。

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客服
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  • 】运用MATLAB技术实现效果【附MATLAB 4394
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    本项目利用MATLAB编程环境,采用暗通道先验理论结合引导滤波算法,有效去除图像中的雾霾影响。文章提供了详尽的代码和实例,供学习研究使用。适合对计算机视觉及图像处理感兴趣的读者深入探讨。 在上发布的一系列关于Matlab的资料均附有可运行代码,并且经过验证确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行修改,或者寻求帮助。 3. 运行步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前工作路径下; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序完成并获取结果; 4. 如需进一步咨询或服务,请联系博主。 4.1 提供博客文章中资源的完整代码支持 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的内容 4.3 根据需求定制Matlab程序 4.4 科研合作机会 提供的图像处理功能包括:同态增晰、萤火虫算法增强、直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和颜色衰减先验方法的去雾。
  • Matlab-
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    本作品提供了一套基于Matlab实现的暗通道先验理论的图像去雾算法源代码。此代码旨在帮助研究者和学生深入理解与应用该领域的技术原理,促进视觉效果优化的研究进展。 何凯明的暗通道先验理论在图像去雾处理领域的代码实现是目前最优秀的算法之一。
  • Matlab
    优质
    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。
  • MATLAB
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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。
  • 单幅
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法,有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。 何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。
  • 单幅
    优质
    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术,有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(利用暗通道先验进行单幅图像去雾)是由何凯明提出的一种方法,旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响,从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。
  • MATLAB
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    本研究提出了一种基于MATLAB实现的暗通道先验理论的图像去雾算法,有效提升了雾霾天气下图像的清晰度和色彩饱和度。 MATLAB暗通道去雾函数是根据何凯明博士的论文实现的。
  • 优质
    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。
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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。