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单幅图像快速去雾的源代码实现。

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简介：
该源代码提供了一个可以直接运行的Visual Studio 2010工程，用于快速去雾算法，该算法基于单幅图像的处理。对于专注于去雾算法研究的同学来说，这是一个值得参考的资源。它代表了一种相对高效的图片去雾算法的工程实现，并且在处理速度上表现出较小的耗时，同时也能获得令人满意的去雾效果。此外，该算法同样适用于需要实时图像处理的应用场景。

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  • 单幅图像快速去雾源码实现
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    本项目提供了一种高效的单幅图像快速去雾算法的源代码实现，适用于多种编程环境。通过先进的计算机视觉技术优化图像质量，去除雾霾影响，使处理后的图像清晰度显著提升。 这里提供了一种基于单幅图像的快速去雾算法源代码，并且已经整合为可以直接在Visual Studio 2010上运行的工程文件。此资源适合研究图片去雾技术的同学参考使用。该算法具有耗时短、效果良好的特点，适用于实时处理的应用场景中。
     
  • 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。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
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    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。
     
  • Fattal的单幅图像去雾方法
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    Fattal的单幅图像去雾方法是一种基于物理模型的图像处理技术，通过分析图像中不同区域的亮度和颜色信息，恢复被雾霾影响的清晰景象。这种方法利用大气散射原理，有效增强了图像细节和对比度，为改善低能见度环境下的视觉体验提供了重要手段。 Fattal发表的单幅图像去雾的matlab代码对某些图片有效，但对其他一些图片效果不佳。该方法运用了独立成分分析（ICA），基于图像表面阴影与大气光传输函数在局部块上不相关的假设来实现去雾处理。
     
  • 图像去雾的源代码
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    本项目提供了一种有效的图像去雾技术的源代码实现，通过处理受雾霾影响的图片，恢复其清晰度与真实感。适用于计算机视觉、摄影爱好者及科研领域。 测试可用的MATLAB图像去雾源代码，并附带相关的原理论文。
     
  • 图像去雾代码源码
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    本项目提供一系列用于处理和优化图像去雾效果的代码源码，旨在帮助开发者与研究人员改善雾霾天气下拍摄照片或视频的质量。 这是用MFC实现的图像去雾源代码，其中包括暗通道去雾、Retinex算法、CLAHE以及直方图均衡化等多种有效的图像去雾方法，可供参考。
     
  • 基于Retinex的快速图像去雾方法
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    本研究提出一种基于Retinex理论的高效图像去雾算法，旨在提升图像清晰度与视觉效果，适用于多种实际场景。 通过学习汪荣贵基于暗原色先验的Retinex去雾方法，并编写对应的Matlab去雾程序，在雾不是特别浓的情况下，该程序表现出较好的去雾效果。这里分享了完整的Matlab源码，代码中注释详尽，全部由我自己添加。
     
  • 基于AODNet的单幅图像去雾方法——利用PyTorch实现
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    本研究提出了一种基于AODNet的单幅图像去雾算法，并使用Python深度学习框架PyTorch进行实现。该方法有效提升了去雾效果，使处理后的图像更加清晰自然。 基于AODNet的图像雾度去除 使用Pytorch实现Boyi Li在ICCV 2017上的论文《AOD-Net: Real-Time Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中提出的单幅图像去雾霾技术。 ### 内容和依赖性： * Python版本：3.6或更高 * 环境配置：Torch==1.7.1，Pillow==5.1.0，numpy==1.14.3，matplotlib==2.2.2 ### 使用方法： 下载整个项目后运行inference.py文件。 #### 文件结构说明： - `.saved_models` 文件夹：用于保存训练好的模型（格式为.pth）。 - `datagt` 文件夹：存放无雾图像的ground truth数据。 - `datahazy` 文件夹：包含与训练数据对应的模糊图像。 - `test_images` 文件夹：包括原论文中使用的一些测试图片。 #### 关键文件： * data.py: 包含加载训练所需的数据函数。 * train.py: 使用位于.data文件夹中的训练资料从头开始训练新的AODNet模型。 * model.py: AODNet的定义及相关操作。
     
  • 基于图像增强的快速去雾算法在FPGA上的实现
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    本研究提出了一种基于图像增强技术的快速去雾算法，并成功实现了该算法于FPGA平台，有效提升了去雾处理的速度与质量。 本段落提出了一种基于图像增强的快速去雾算法，该方法利用亮度映射技术来提高室外多雾场景下物体的辨识度，并且具有低复杂度、小延迟及高实时性的特点，非常适合在FPGA上实现。 【图像增强】作为一种改善特定条件下如雾天中图像质量的技术手段，在本段落提出的快速去雾算法中得到了应用。通过调整对比度来提升视觉效果是本方法的核心目标之一。 对于需要即时处理的场景例如监控和军事领域而言，【实时去雾】功能至关重要。与传统的计算复杂、延迟较大的去雾技术相比，文中提到的新算法更适合嵌入式系统使用，并且能够在FPGA上高效运行而无需外部存储器支持，其延时仅为纳秒级别。 亮度映射作为本段落的核心处理步骤之一，在调整图像对比度和增强远距离物体可辨识性方面发挥了关键作用。通过改变高亮区域的分布来改善雾景中的视觉效果是该方法的重要特性之一，并且可以通过调节参数p（即强度）来自适应不同场景的应用需求。 在【FPGA实现】过程中，算法首先将浮点数转换为定点整型数据，然后利用8位亮度映射表进行处理。硬件架构包括了FPGA、AD转换器和DA转换器等组件。其中，Y分量（即色彩模型中的亮度成分）被单独提取并根据BT.656标准进行定位与处理。 为了进一步优化算法效果，在实际操作中引入最大亮度参数Ymax以确保曲线高端部分的有效利用，从而增强对比度提升的效果，并且在不同光照条件下保持良好的去雾性能表现。这不仅提升了图像质量，也为实时监控和目标检测等应用场景提供了新的解决方案。
     
  • Python代码实现的图像去雾处理.rar
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    本资源提供了一种基于Python编程语言实现的图像去雾算法源代码。通过使用特定的技术和库函数，可以有效去除雾霾天气拍摄的照片或视频中的模糊效应，增强画面清晰度与色彩饱和度。此项目旨在帮助用户理解和应用计算机视觉技术改善图像质量。 FFA-Net架构包括三个关键组件：首先，为了应对不同通道特征含有不同的权重信息以及图像各像素处雾度分布不均匀的问题，设计了一种新颖的特征注意（FA）模块，该模块结合了通道注意力与像素级注意力机制。这种FA机制不对所有特征和像素一视同仁，通过这种方式，在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，并增强了CNN的表现能力。 其次，基本块结构包含了本地残差学习及功能注意。其中，本地残差学习允许不重要的信息（例如薄雾区域或低频部分）绕过多个局部残差连接而直接传递给主网络架构，从而使整个体系更专注于关键的信息处理。 最后是基于不同层次特征注意力的融合（FFA）结构。此结构能够自适应地从FA模块中提取并学习到各特征的重要性，并为重要的特征分配更高的权重。此外，这种设计还保留了浅层信息并向深层传递这些信息。 实验结果显示，提出的FFANet在性能和质量上均显著超越现有的单图像去雾方法，在SOTS室内测试数据集上的最佳PSNR指标从30.23db提升到了35.77db。