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去雾图像处理程序.zip

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简介：
去雾图像处理程序是一款用于改善雾霾天气拍摄照片清晰度的软件。通过先进的算法优化，可以有效去除或减轻图片中的雾霾影响，还原自然色彩和细节。适用于摄影爱好者及专业人士。 有雾图像会导致系统辨识度低、无法识别等问题，极大地降低系统的工作性能和成像效果。目前的去雾算法主要有三种：直方图去雾法、何凯明提出的暗通道法以及单尺度同态滤波方法。

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  • 去雾图像处理程序.zip
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    去雾图像处理程序是一款用于改善雾霾天气拍摄照片清晰度的软件。通过先进的算法优化，可以有效去除或减轻图片中的雾霾影响，还原自然色彩和细节。适用于摄影爱好者及专业人士。 有雾图像会导致系统辨识度低、无法识别等问题，极大地降低系统的工作性能和成像效果。目前的去雾算法主要有三种：直方图去雾法、何凯明提出的暗通道法以及单尺度同态滤波方法。
     
  • defog.zip_defog_fpga 图像去雾算法_FPGA实现_图像去雾处理
    优质
    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。
     
  • 去雾技术：单幅图像的去雾处理
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    本研究探讨了单幅图像去雾技术，旨在通过算法优化提升雾霾天气下拍摄照片或视频的清晰度和视觉效果。 单幅图像去雾使用暗通道先验的单个图像去雾方法可以参考相关文献或资料进行了解。通过boost::ublas和boost numeric bindings实现软抠图但速度较慢，难以处理大图片。我计划用Eigen库重新编写更多的矩阵操作代码以提高性能。在结果文件夹中可以看到相关的输出结果，其中refine_t.png表示经过软抠图细化后的传输图像。
     
  • 图像去雾处理技术
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    图像去雾处理技术是一种旨在改善被雾霾影响的照片或视频质量的技术。通过复杂的算法分离出场景的清晰细节和霾的影响，增强图像的整体视觉效果与清晰度。 在图像处理领域，去雾是一项关键技术，主要用于改善因大气散射导致的图像模糊问题，并提高图像的视觉质量和细节清晰度。当场景被雾气笼罩时，对比度会降低且色彩暗淡，严重影响了对重要目标的辨识能力。因此，去雾技术应运而生，旨在恢复图像的真实颜色和结构并增强其视觉效果。 该技术主要基于光学原理及大气散射模型进行设计。大气散射是指光线在穿过含有悬浮粒子（如雾、烟）介质时发生偏离的现象，导致远处物体的光线强度减弱形成模糊视效。传统的去雾方法包括暗通道先验理论和物理建模两种途径。 1. **基于暗通道先验**：这一技术由浙江大学汤晓鸥教授团队提出，并已成为最常用的方法之一。其核心假设是大部分图像局部区域至少有一个颜色通道的像素值非常低，这些位置对应未直接照射的部分。通过识别并利用这些“暗”点，可以估计大气光和透射率进而反推无雾状态下的原图。 2. **基于物理模型**：这种方法通常涉及更复杂的数学建模来描述光线在大气中的传播过程，比如HDR成像技术或光照距离模型等方法。通过建立晴天与雾天图像间的关系求解出去雾后的结果。 3. **深度学习方法**：随着卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，在大量带标签数据的支持下训练出来的模型能够高效准确地执行去雾任务，如DehazingNet和AOD-Net等。这些模型能捕获更复杂的图像特征，从而实现更好的效果。 在实际应用中，该技术被广泛应用到监控视频处理、自动驾驶系统、无人机航拍及遥感图像分析等领域。例如，在自动驾驶场景下去除前方道路的雾气可以提高传感器识别精度并保障行车安全；而在无人机拍摄过程中，则有助于提升照片质量使其更加鲜明生动。 对于开发者而言，理解这些去雾算法的工作原理，并能够有效地实现它们是十分重要的。同时，了解不同方法各自的优缺点也有助于根据实际需求选择最合适的处理技术以达到最佳效果。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 去雾图像.zip
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    本项目提供了一种先进的去雾算法，能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度和色彩饱和度。通过优化处理技术，恢复更为真实的视觉效果。 图像去雾代码可以满足毕业设计的要求。
     
  • 数字图像处理课程设计（图像去雾）.docx
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    本文档为《数字图像处理》课程的设计报告，专注于开发图像去雾算法。通过理论分析与实践操作相结合的方法，优化了视觉效果，提升了图像质量。 【数字图像处理课程设计——图像去雾】在数字图像处理领域内，去除因大气散射导致的模糊效果是一项重要的技术手段，在交通监控、户外视觉系统等领域有着广泛应用价值，能够显著提高雾天条件下拍摄到的照片质量。本项目的目标是开发一款专门用于改善雾天图片清晰度和可读性的软件工具。 课程设计的主要任务包括： 1. 通过直方图均衡化方法来增强模糊图像的对比度，并分析处理前后图像及对应的直方图表变化情况。 2. 分析大气散射对成像效果的影响机制，开发出一种有效的去雾算法并评估其性能；同时与原始图片和经过直接调整后的版本进行比较测试。 3. 制作易于操作的人机交互界面，使整个处理流程更加直观便捷。 设计原理基于Narasimhan提出的单色大气散射模型。根据该理论框架，图像中的每个像素值取决于场景中物体的反射率、距离以及周围空气条件等因素。然而直接从模糊图样中准确推断出这些参数是非常困难甚至不可能实现的任务，因此需要借助一些假设来进行简化处理。 具体实施方案如下： 1. **白平衡**：首先通过估计天空亮度A来校正光照颜色偏差。为了避免噪声干扰，在计算之前会对各色通道执行最小滤波操作，并选取最亮区域的平均值作为参考。 2. **大气散射函数估算**：利用V(x)表示不同位置处的大气衰减程度，然后基于经过预处理后的输入图像I来近似求解该参数。其取值范围限定在0到I之间。 3. **恢复场景反射率**：借助于先前计算得到的A和V(x)，可以进一步推导出真实物体表面的反照系数ρ。这是整个去雾过程的核心步骤，通过简化方程可将其转化为仅包含一个变量的问题进行求解。 4. **色调调整**：最后阶段是对已经清晰化后的图像执行色彩校正操作，使其更接近于实际观察到的情况。 5. **对比直方图均衡法的效果**：使用MATLAB内置的histeq函数对原图片实施相同类型的增强处理，并将其与去雾技术产生的结果进行比较研究以评估各自的优势和局限性。 完成上述步骤之后，还需撰写一份总结报告来回顾整个项目的过程及心得体会。此外还会列出参考文献以便进一步学习相关知识和技术。 综上所述，本课程设计旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础理论及其在特定环境（如雾天）下的应用策略，并通过实践操作加深对去雾算法的理解与运用能力。
     
  • 06_AOD-Net_AOD_NET_图像处理_matlab去雾_allforone_aodnet
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    AOD-Net是一种基于Matlab开发的先进图像处理技术，专为去除大气雾霾而设计。它通过优化算法有效提升图像清晰度和视觉效果，在复杂光照条件下尤其出色。 06_AOD-Net_AOD-NET_matlab图像处理_aodnet_AllforOne_dehazing 涉及的是一个基于深度学习的图像去雾算法——AOD-Net（All-in-One Network for Dehazing and Beyond）。这个算法在Matlab环境下实现，用于改善因大气散射导致雾霾或雾气影响的图像能见度。 An All-in-One Network for Dehazing and Beyond 提示我们AOD-Net不仅是一个单一去雾网络，还可能包含其他图像增强功能。Beyond一词意味着该网络可能涉及更复杂的任务如色彩校正、对比度提升或者降噪等。 AOD-NET是核心算法名称，表示这是一种深度学习模型，专门用于图像去雾。Matlab图像处理表明实现工具为Matlab，利用其强大的数学计算能力和丰富的库来实现和测试算法。aodnet是AOD-Net的缩写，AllforOne可能指的是该网络的通用性，意味着它可以一站式解决多种图像质量问题。Dehazing则是指去雾这一具体应用。 压缩包子文件中包含： 1. AOD_Net.caffemodel 是模型预训练权重文件，使用Caffe框架进行训练和部署。 2. README.md 和 README.txt 包含项目介绍、使用指南等关键文档。 3. test 文件夹可能包含用于验证AOD-Net效果的测试图像。 4. data 文件夹很可能包含了原始有雾图像及对应清晰版本的数据集。 AOD-Net通过估算大气光和传输矩阵并自动学习参数，构建端到端解决方案。在Matlab中，用户可以加载模型权重、输入有雾图像，并得到清晰输出。此外，由于其通用性，它可能还支持色彩恢复或对比度调整等任务，在图像处理领域是一个强大工具。
     
  • 图像去雾算法程序
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    本程序是一款高效的图像去雾算法应用，能够快速去除图片中的雾霾影响，恢复清晰明亮的画面效果。 研一论文中的图像去雾程序都是通过仿真运行实现的，并且包含HE暗原色先验模型、Retinex算法以及其他多种图像增强技术（如直方图均衡化）的源代码，这些对于进行图像去雾处理非常有用。
     
  • 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。