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该项目包含基于多尺度Retinex算法的Matlab图像去雾代码，已通过测试，可直接运行，并能有效去除图像雾霾同时保留原始色彩。

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简介：
该项目包含一份MATLAB代码，该代码基于多尺度Retinex算法，用于图像去雾处理。该代码已经过测试，可以直接运行，并且能够有效地去除图像中的雾气，同时尽可能地保留原始图像的色彩信息。

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  • MATLAB中利用多尺度Retinex算法实现图像去雾的代码——有效保持原始图像色彩
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    本代码采用MATLAB实现基于多尺度Retinex的图像去雾技术，旨在增强雾霾环境下的图像清晰度同时保留其原有颜色信息。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 【公司项目代码】MATLAB多尺度Retinex图像去雾代码，已验证可直接运行且效果佳，保持原图色彩不变.rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的多尺度Retinex图像去雾算法源码，经过测试确认可以顺利执行并获得理想效果。该程序能够有效去除雾霾影响，同时保留原始图片的真实颜色信息。非常适合从事计算机视觉、图像处理领域研究的技术人员参考使用。 【公司项目代码】基于多尺度Retinex算法的图像去雾MATLAB代码。已测试，可直接运行，并能较好地去除雾霾同时保留原图色彩。
     
  • 基于暗原色与多尺度Retinex的图像增强去雾方法
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    本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案，有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。 根据作者的方法进行了一些改动后，效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法：Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF，可以处理输入的图片（支持jpg、bmp等格式），并且可调节的大气光参数能够影响结果。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于多尺度Retinex与暗通道的自适应图像去雾方法
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    本文提出了一种结合多尺度Retinex和暗通道先验的自适应图像去雾技术，有效改善了雾霾天气下图像清晰度。 为了解决暗通道先验算法在处理大片天空区域时复原图像效果不佳及细节信息不足的问题，本段落提出了一种基于多尺度Retinex与暗通道的自适应去雾方法。该方法首先利用Canny算子对亮度分量进行边缘检测，并结合多尺度Retinex技术消除亮度影响；然后通过交叉双边滤波优化暗通道先验理论来获取粗略估计透射率，再采用四叉树搜索算法确定全局大气光值。为了改善图像中复原结果整体偏暗且细节难以展现的问题，引入二维伽马函数校正亮度分布，从而获得更清晰自然的去雾效果。 实验表明，所提方法能够有效恢复有雾图片中的详细信息，并实现全面彻底的去雾处理。此外，算法生成的结果具有良好的色彩明亮度和平滑性特征，使图像看起来更加真实和清晰。
     
  • 测试图片：去除雾霾效果展示
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    本图展示了通过技术手段去除雾霾后的视觉效果对比，旨在体现先进的图像处理技术在改善空气质量感知方面的潜力与应用。 这是一个用于雾霾去除技术测试的图库，包含大约30多幅图片，全部取自实际照片。
     
  • 图像去雾项目已调试完成，方便运行
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    本项目专注于图像去雾技术的研发与应用，现已成功调试完毕，确保用户能够轻松便捷地使用。该系统通过先进的算法有效去除雾霾影响，还原清晰画面，适用于多种场景需求。 图像去雾大作业：这是一个有趣且具挑战性的任务。以下是一些参考步骤与方法以帮助你完成该课题： 1. 数据集准备：首先需要获取一个合适的图像去雾数据集，包含有雾的图片及其对应的清晰版本的真实照片。 2. 选择模型架构：挑选适当的图像去雾算法。当前有许多基于深度学习的方法可供使用，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。你可以根据个人兴趣及时间安排来决定采用哪种方法进行研究。 3. 模型训练：利用选定的框架，在准备好的数据集上启动模型的学习过程。依据模型架构与损失函数设置参数，并对超参数做相应调整。整个训练流程可能耗时较长，且需要大量的计算资源支持；此时可以考虑采取迁移学习的方式使用预训练模型以加速这一阶段。 4. 验证评估：在训练期间通过验证集来跟踪并评价你的算法表现情况。你可以采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度指数）等标准来进行效果衡量。 5. 数据增强技术应用：为了提升模型的泛化能力，可以利用数据增广手段如随机裁剪、旋转图片、翻转图像及调整亮度等方式来扩展训练样本量。 6. 后处理步骤实施：在完成上述工作后你还可以加入一些额外的后期处理措施以优化最终结果。
     
  • 基于暗原色的图像去雾改进算法MATLAB代码
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    本段MATLAB代码提供了一种针对暗原色方法的图像去雾技术改进方案，有效提升了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。 此MATLAB算法能够很好地通过暗原色先验实现图像去雾功能，并在设置容差后改进了天空部分失真的不足，从而达到了很好的图像去雾效果。