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MATLAB去雾代码：单尺度与多尺度同态滤波结合全局直方图及暗通道方法

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简介：
本项目提供了一种基于MATLAB实现的去雾算法，融合了单尺度和多尺度同态滤波技术，并结合全局直方图均衡化以及暗通道先验原理，有效提升图像清晰度与视觉效果。 本代码用于MATLAB，包含四种去雾程序及主要代码的注释，方便图像处理学生使用。如有疑问，请私聊解答。

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  • MATLAB去雾代码：单尺度与多尺度同态滤波结合全局直方图及暗通道方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的去雾算法，融合了单尺度和多尺度同态滤波技术，并结合全局直方图均衡化以及暗通道先验原理，有效提升图像清晰度与视觉效果。 本代码用于MATLAB，包含四种去雾程序及主要代码的注释，方便图像处理学生使用。如有疑问，请私聊解答。
     
  • 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。
     
  • MATLAB算法仿真：基于GUI的直方图图像去雾增强（采用全局直方图、暗通道、Retinex及同态滤波方法，详述步骤）
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    本项目利用MATLAB开发了一个基于GUI的图像处理平台，专注于使用多种算法进行图像去雾和增强。通过实现全局直方图均衡化、暗通道先验、Retinex理论以及同态滤波技术，有效提升雾霾天气下图像的质量与清晰度，每一步骤均详细记录并展示，为用户提供直观的操作体验及深入的技术理解。 MATLAB算法仿真：直方图图像去雾增强（包含界面GUI），采用的方法包括全局直方图、暗通道处理、Retinex技术和同态滤波等。本段落将详细介绍每一步的实现过程。
     
  • 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。
     
  • 暗通道去雾结合导向滤波
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    本研究探讨了一种基于暗通道原理与导向滤波技术相结合的新方法，用于增强图像去雾效果。通过优化算法参数，有效提升了雾霾环境中图像的清晰度和色彩还原度。 我使用的是VS2010+OpenCV2.49环境，可以根据个人情况调整配置。代码采用了三通道去雾技术，效果不错，比单通道更好一些。与softmating相比稍逊一筹，但速度快得多。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法【附带源代码074期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB实现图像去雾技术，包括直方图均衡化、Retinex理论和暗通道先验算法，并提供配套的源代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码，并且这些代码经过测试可以正常运行，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数：main.m；以及其他调用函数文件（其他m文件）。无需修改即可直接运行。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如遇到问题，请根据错误提示进行相应调整或寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： - 步骤一：将所有相关文件放置在当前的Matlab工作目录下； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如需进一步咨询或服务，请联系博主： 4.1 提供博客或资源的相关代码 4.2 复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序 4.3 定制化Matlab编程需求 4.4 科研合作
     
  • MATLAB.zip_多尺度_改进单尺度的多尺度matlab_基于Retinex算法的多尺度方法
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    本资源提供了基于Retinex算法的改进型多尺度处理代码，旨在优化图像增强效果。通过结合多尺度与单尺度技术优势，实现更精确的图像细节展现和噪声抑制功能。 多尺度是单尺度改进的结果，在色彩表现上更佳。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法实现图像去雾【附带MATLAB源码 第074期】
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB进行图像去雾处理，结合了直方图、Retinex理论以及暗通道原理。文章提供了详细的MATLAB源代码供读者参考和学习，是第074期的分享内容。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 适用版本 Matlab 2019b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行直至程序完成并得到结果 4. 仿真咨询 如需进一步服务，可以联系博主或查看博客文章中的相关信息。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 图像增强：同态增晰、萤火虫算法 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论，暗通道处理，偏振水下模糊处理，双边滤波处理，颜色衰减先验。
     
  • 基于MATLAB的暗通道去雾方法
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    本研究提出了一种基于MATLAB实现的暗通道先验理论的图像去雾算法，有效提升了雾霾天气下图像的清晰度和色彩饱和度。 MATLAB暗通道去雾函数是根据何凯明博士的论文实现的。