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基于纯C语言的改进暗通道图像去雾算法测试程序，包含多张测试图片及高速处理能力（达十几帧）

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简介：
本项目为一款基于C语言优化的暗通道理论去雾算法测试软件，内置多种测试图像样本，并具备高效的图像处理性能，可实现实时处理速度（最高可达十几帧/秒）。 该程序使用纯C语言实现了改进的暗通道图像去雾算法，并包含大量测试图片。其处理速度可达到每秒十几帧，对视频增强和图像增强具有一定的参考价值。此外，还附有详细的教程文档.zip。

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  • 基于纯C语言的改进暗通道图像去雾算法测试程序，包含多张测试图片及高速处理能力（达十几帧）
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    本项目为一款基于C语言优化的暗通道理论去雾算法测试软件，内置多种测试图像样本，并具备高效的图像处理性能，可实现实时处理速度（最高可达十几帧/秒）。 该程序使用纯C语言实现了改进的暗通道图像去雾算法，并包含大量测试图片。其处理速度可达到每秒十几帧，对视频增强和图像增强具有一定的参考价值。此外，还附有详细的教程文档.zip。
     
  • 改进暗通道原理的去雾图像增强算法
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    本研究提出了一种基于改进暗通道原理的去雾图像增强算法，旨在优化视觉效果并提升图像质量。通过调整参数与引入新模型，该方法能够有效减少雾霾影响，恢复更多细节和色彩饱和度，在保持计算效率的同时提高处理精度，适用于多种场景下的图像清晰化处理需求。 基于改进暗通道的去雾算法在图像增强与图像修复之间存在一定的交叉点。尽管前者侧重于客观标准，后者注重主观感受，但它们共同的目标都是提升图像质量。图像去雾是这两种技术相互结合的最佳例证之一。如果将雾霾视作一种干扰因素，则去除它的目标就是恢复到无霾条件下的清晰度，这是非常明确的客观指标。然而，若把在有雾霾环境中拍摄的照片视为原始状态的一部分，那么去雾过程就成为为了改善视觉效果而进行的一种图像增强操作。
     
  • 基于MATLAB GUI的暗通道图像去雾算法程序
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    本简介介绍了一种利用MATLAB图形用户界面（GUI）实现的暗通道先验图像去雾算法。该程序能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度，改善视觉效果。通过简单的操作即可快速去除图像中的雾霾影响，适用于科研与教学等多种场景。 本人的课程报告内容是关于自己实现的基于MATLAB GUI 的暗通道去雾算法，并包含算法原理解析。希望本程序能够有所帮助。补充说明：该程序是在MATLAB2018B环境下编写的。
     
  • 改进版基于暗通道的图像去雾代码
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    本代码为改进版的暗通道原理图像去雾算法，旨在优化视觉效果和计算效率。适用于多种场景，可有效提升图像清晰度与细节展示。 此代码是基于暗通道的图像去雾，在原有基础上进行了改进，并相互借鉴。
     
  • 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。
     
  • 基于暗通道的图像去雾技术
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    该研究聚焦于通过分析图像中的暗通道先验原理来提升去雾效果，旨在恢复雾霾天气下模糊不清的照片或视频，使视觉体验更加清晰明亮。 本代码基于何凯明博士提出的暗通道先验去雾理论，能够实现单幅图像的去雾处理，并取得了良好的效果。该代码可以直接在VS2015+OpenCV3.0.1环境下运行。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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MATLAB的数字图像处理之暗通道去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台探讨了暗通道先验理论在数字图像去雾中的应用，旨在改善雾霾天气下图像清晰度与视觉效果。 数字图像处理中的暗通道去雾方法及MATLAB代码实现。