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去雾图像软件.zip

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简介：
去雾图像软件是一款专为改善低能见度环境下的照片质量而设计的应用程序。它采用先进的算法去除图像中的雾霾效应，显著提升图片清晰度和色彩饱和度，适用于摄影爱好者及专业摄影师优化各种天气条件下的拍摄作品。 图像去雾软件操作简便，效果出色！它包含可执行文件，双击即可运行，并附带测试图片。

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  • 去雾图像软件.zip
    优质
    去雾图像软件是一款专为改善低能见度环境下的照片质量而设计的应用程序。它采用先进的算法去除图像中的雾霾效应，显著提升图片清晰度和色彩饱和度，适用于摄影爱好者及专业摄影师优化各种天气条件下的拍摄作品。 图像去雾软件操作简便，效果出色！它包含可执行文件，双击即可运行，并附带测试图片。
     
  • 图像去雾软件
    优质
    图像去雾软件是一款专为改善低能见度条件下拍摄照片质量而设计的应用程序。它能够智能识别并减弱图像中的雾霾影响，还原清晰明亮的画面细节，使用户轻松获得高质量的照片效果。 这是一款图像去雾化的演示软件，非常实用且便于参考应用。它提供了多种去雾化模式供用户选择，并允许自定义参数设置，例如高斯模糊等效果的调整。用户可以根据自己的需求自由设定各项参数值。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 图像去雾指标评估.rar_Matlab代码_图像去雾_图像去雾评价_图像去雾质量评价_图像平均梯度
    优质
    本资源提供了一套用于评估图像去雾效果的Matlab代码，采用图像平均梯度等方法衡量去雾后图像的质量。适用于研究与开发人员使用。 本资源提供了一套用于评价图像去雾质量的MATLAB代码，并新增了可见变比、平均梯度以及饱和像素百分比这三个指标来评估去雾后的图像效果。下载并解压文件后，将MATLAB路径设置为该解压文件夹，然后运行主函数即可开始使用。
     
  • MATLAB图像去雾系统.zip
    优质
    本资源为一款基于MATLAB开发的图像去雾处理软件包，提供源代码与示例数据集，适用于科研和工程应用中改善低能见度环境下的图像质量。 MATLAB图像去雾系统是一款利用MATLAB开发的软件工具，主要用于改善雾霾天气下拍摄的照片或视频的质量。该系统通过先进的算法和技术手段去除图像中的雾霾效应，使得处理后的图片更加清晰明亮。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
    优质
    本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理： 去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现： 文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析： 在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用： 去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习： 除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项： 使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。 通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。
     
  • 图像去雾实验代码.zip
    优质
    本资源包含多种基于深度学习和传统算法的图像去雾处理代码，适用于科研与教学。内含详细注释及运行示例，帮助用户快速上手实现清晰图像恢复。 天气对图像质量有很大影响。利用图像分析的相关知识，可以实现基于暗通道先验的图像去雾算法，用于增强有雾霾条件下的图片效果。该方法参考了He K, Sun J, Tang X于2009年在IEEE CVPR会议上发表的一篇论文《Single image haze removal using dark channel prior》。项目文件包括代码、测试用图以及一些展示处理结果的示例图像。
     
  • 去雾图像处理程序.zip
    优质
    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。