移除单张图像中的雾霾，利用暗通道先验。-ITADN社区

单幅图像去雾的暗通道先验方法

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《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术，有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior（利用暗通道先验进行单幅图像去雾）是由何凯明提出的一种方法，旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响，从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。

基于暗通道先验的单幅图像去雾方法

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本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法，有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。

Laproscopic-Image-Dehazing: 实时腹腔镜图像除雾的暗通道先验方法

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本研究提出了一种基于暗通道先验理论的实时腹腔镜图像去雾技术——Laproscopic-Image-Dehazing，旨在改善手术视野清晰度。 “Laproscopic-Image-Dehazing”是一种应用于腹腔镜图像处理的技术，旨在去除图像中的雾霾效果以提高清晰度与可读性。在腹腔镜手术中，通过引入微型摄像头观察高清内部器官图像是微创手术的重要部分。然而，由于复杂光学环境的影响，图像可能会变得模糊或雾化，这影响了手术的精确性和安全性。使用暗通道先验进行实时腹腔镜图像去雾的方法是由Jie Tang等人在2009年提出的一种常见技术。该方法基于观察到的事实：大部分非天空区域中至少有一个颜色通道存在非常暗的像素值。利用这一特性，可以估计出大气散射导致的透射率，并进而去除雾霾。理解暗通道的概念是关键步骤之一，在自然场景下由于大气散射的影响，阳光无法完全穿透所有地方，导致某些位置的像素特别低形成所谓的“暗通道”。通过识别这些最暗的像素值，我们可以推断没有雾时的实际亮度水平。接下来利用这一方法进行图像去雾包括以下主要步骤： 1. **提取暗通道**：从每个RGB颜色通道中找出最低的像素值，并组合成一张新的暗通道图。 2. **估计透射率**：根据假设即该暗通道代表无雾霾情况下的最小光强，反向推算出大气散射造成的实际图像中的透射率分布。 3. **估算大气光照强度**：通过全局分析上述提取的暗通道来确定整个场景的大气光照水平。 4. **恢复去雾图象**：结合之前得到的透射率和大气光信息，使用特定公式计算出无雾霾影响后的清晰图像。此项目中提到的是用C++语言实现该算法。作为一种高效的语言，C++非常适合处理如图像处理这类需要大量计算的任务。可能还会利用OpenCV库来简化代码编写过程并提高效率。在“Laproscopic-Image-Dehazing-master”这个文件包里可能会包含源码、数据集、预处理脚本等资源。其中源码部分通常包括从提取暗通道到图像恢复的所有步骤，而数据集中则可能含有腹腔镜手术中的原始图象及去雾后的结果以供测试和验证之用。 “Laproscopic-Image-Dehazing”项目专注于通过实时去除腹腔镜影像的雾霾来提高视觉效果，从而提升医疗操作的安全性和精确度。该技术不仅能够改进医学图像处理的质量，也为其他领域的图像增强方法提供了有价值的参考。

Matlab源代码-暗通道先验图像去雾算法

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本作品提供了一套基于Matlab实现的暗通道先验理论的图像去雾算法源代码。此代码旨在帮助研究者和学生深入理解与应用该领域的技术原理，促进视觉效果优化的研究进展。何凯明的暗通道先验理论在图像去雾处理领域的代码实现是目前最优秀的算法之一。

基于暗通道先验的图像去雾算法研究

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本研究探讨了一种基于暗通道先验理论的图像去雾技术，通过优化算法提高图像在雾霾环境中的清晰度和细节表现。参数说明：I 表示待去雾的图像；J 为要恢复的无雾图像；A 是全球大气光成分，包括r、g、b三个通道的三维向量；te 代表透射率矩阵；t 则是经过滤波平滑后的透射率矩阵。首先求出每个像素RGB分量中的最小值，并将其存入一幅与原始图像大小相同的灰度图中。接着对这幅灰度图进行最小值滤波，其中滤波的半径由窗口大小决定。根据暗通道先验理论，J_dark会趋向于0。

基于暗通道先验的图像去雾算法的MATLAB代码

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本段落提供了一套实现图像去雾效果的MATLAB程序代码，采用了先进的暗通道先验理论，能有效提升雾霾天气拍摄照片或视频的质量和清晰度。图像去雾算法是一种用于改善因大气散射导致的图像模糊的技术。该算法通过分析并去除影响视觉效果的大气因素，恢复出更清晰、对比度更高的图片内容，在摄影、监控以及自动驾驶等领域有着广泛的应用价值。

基于暗通道先验的去雾算法

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本研究提出了一种基于暗通道先验理论的先进去雾算法，旨在增强图像清晰度和细节呈现。通过优化处理步骤，有效提升了图像质量，在复杂光照条件下亦能保持良好的去雾效果。该方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。数字图像处理与去雾算法是当前研究的热点领域。相关技术能够有效改善雾霾天气下拍摄的照片质量，提升视觉体验。通过采用先进的数学模型及计算方法，可以实现对受雾影响图片的有效修正，恢复其清晰度和色彩饱和度。这方面的研究成果对于增强环境感知能力、改进监控系统以及提高摄影艺术作品的质量具有重要意义。

基于暗通道优先的图像去雾方法.zip

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本研究提出了一种基于暗通道优先原理的图像去雾算法，旨在有效提升雾霾天气下图像的清晰度和色彩还原能力。通过优化处理，该方法能够自动去除场景中的雾霾影响，增强视觉效果，适用于多种低能见度环境下的图像改善需求。基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，包括了源代码、论文以及测试图片。

改进型暗通道先验去雾算法

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本研究提出了一种改进型暗通道先验算法，旨在有效提升图像去雾效果，保持细节清晰的同时增强视觉体验。为了解决雾霾图像中存在的高亮、大面积浓雾及天空区域无法清晰识别的问题，并应对取出的图像偏暗且色彩失真的情况，我们提出了一种改进算法，该算法基于暗通道先验并结合自适应阈值分割与透射率补偿技术。具体而言，通过利用OSTU（Otsu）方法进行图像分割以区分前景区域和背景区域；随后计算亮暗通道，并运用统计函数确定这两个区域内像素的比例分布情况，进而加权得出大气光强度的估计值。在此基础上，我们引入了透射率校正参数K，以此来更精确地估算实际场景中的透射率。最后采用CLEAR方法进行色彩调整优化图像质量。实验结果显示，在使用上述改进算法处理后的雾霾图片中保留了更多的细节信息，并且减少了失真度，视觉效果更加自然真实；同时在多个评估指标上也取得了显著改善：信息熵平均提高了7.03%，SSIM（结构相似性指数）平均增加了5.56%，而MSE（均方误差）则降低了9.19%。

基于暗通道先验的去雾Matlab代码

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这段简介可以描述为：“基于暗通道先验的去雾Matlab代码”提供了一种利用暗通道原理去除图像雾霾效果的方法。该代码适用于需要提高图片清晰度的各种场景，通过简单操作即可实现快速、高效的去雾处理，是计算机视觉与图像处理领域中的重要工具。暗通道先验去雾的MATLAB代码包括导向滤波代码。

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移除单张图像中的雾霾，利用暗通道先验。

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