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基于融合技术的DePAMEF图像去雾代码

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简介：
本项目开发了一种基于融合技术的DePAMEF算法，旨在有效去除图像中的雾霾影响。通过优化处理流程，该代码能够显著提升图像清晰度和视觉效果，在复杂环境光条件下表现尤为突出。 IEEE SENSORS JOURNAL 中的论文 Image Dehazing by An Artificial Image Fusion Method based on Adaptive Structure Decomposition 的源代码仅用于科研使用。若使用，请引用 DOI:10.1109/JSEN.2020.2981719。 请在研究中参考以下文献： @ARTICLE{9040575, author={M. {Zheng} and G. {Qi} and Z. {Zhu} and Y. {Li} and H. {Wei} and Y. {Liu}}, journal={IEEE Sensors Journal}, title={Image Dehazing by an Artificial Image Fusion Method Based on Adaptive Structure Decomposition}, year={2020}, volume={20}, number={14}, pages={8062-8072}}

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  • 基于融合技术的DePAMEF图像去雾代码
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    本项目开发了一种基于融合技术的DePAMEF算法，旨在有效去除图像中的雾霾影响。通过优化处理流程，该代码能够显著提升图像清晰度和视觉效果，在复杂环境光条件下表现尤为突出。 IEEE SENSORS JOURNAL 中的论文 Image Dehazing by An Artificial Image Fusion Method based on Adaptive Structure Decomposition 的源代码仅用于科研使用。若使用，请引用 DOI:10.1109/JSEN.2020.2981719。 请在研究中参考以下文献： @ARTICLE{9040575, author={M. {Zheng} and G. {Qi} and Z. {Zhu} and Y. {Li} and H. {Wei} and Y. {Liu}}, journal={IEEE Sensors Journal}, title={Image Dehazing by an Artificial Image Fusion Method Based on Adaptive Structure Decomposition}, year={2020}, volume={20}, number={14}, pages={8062-8072}}
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
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    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】利用多重曝光图像融合技术的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的利用多重曝光图像融合技术进行图像去雾处理的代码。通过该工具，用户能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩饱和度，适用于摄影爱好者和技术研究者。 【图像去雾】基于多重曝光图像融合进行图像去雾的MATLAB代码包含了一个专注于该技术的具体实现方法，此技术在计算机视觉、图像处理以及摄影艺术等领域中应用广泛，特别是在雾霾等恶劣天气条件下能显著提高图片清晰度和可读性。 图像去雾是解决由于大气散射导致图像模糊的重要课题。针对这一问题的研究人员提出了多种解决方案，其中基于多重曝光融合的方法因其有效性而备受青睐。 该技术的实现步骤通常包括： 1. **数据采集**：需要获取同一场景下不同曝光设置的照片多张。 2. **预处理**：对各张图片进行灰度转换、直方图均衡化等操作以增强对比度和信息量。 3. **图像融合**：利用特定算法将多张照片结合，常见的有加权平均法、小波变换或像素级/区域级的融合方法。 4. **大气散射模型应用**：通过建立数学模型来描述雾气对图片的影响，并估计透射率和大气光等参数。 5. **图像恢复**：利用上述信息重建无雾版本的照片。 6. **后处理**：可能需要进行色彩校正或锐化，使最终效果更自然清晰。 MATLAB凭借其强大的数值计算能力和丰富的图像处理工具库（如imread、histeq和fuseimages等），非常适合于此类算法的实现与优化。通过学习该代码，用户不仅能掌握去雾的基本原理，还能了解如何在实际项目中应用多重曝光融合技术，并进行效果评估。 此压缩包提供的MATLAB代码对于图像处理爱好者及专业人士来说是宝贵的学习材料，能够帮助他们提升相关技能并进一步探索信号处理、元胞自动机等其他领域。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
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    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法，能够有效恢复雾霾天气下模糊不清的照片和视频，提升视觉清晰度。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，与君共勉！
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本项目提供了一种基于图像增强技术实现去雾效果的算法源码，旨在优化视觉体验并提高低能见度环境下的图像质量。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，愿与君共勉。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本项目提供一种基于图像增强技术的去雾算法代码实现，旨在改善雾霾天气下的视觉效果与图像质量。通过优化处理，有效还原清晰场景。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，愿与君共勉。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法，有效提升雾霾天气下图像清晰度和色彩还原度。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，与君共勉！
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本项目提供一种基于图像增强技术的先进去雾算法的实现代码，旨在改善雾霾天气下拍摄照片和视频的质量。通过优化视觉效果，使处理后的影像清晰自然。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，愿与君共勉。
     
  • 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。
     
  • 基于暗通道的图像去雾技术
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    该研究聚焦于通过分析图像中的暗通道先验原理来提升去雾效果，旨在恢复雾霾天气下模糊不清的照片或视频，使视觉体验更加清晰明亮。 本代码基于何凯明博士提出的暗通道先验去雾理论，能够实现单幅图像的去雾处理，并取得了良好的效果。该代码可以直接在VS2015+OpenCV3.0.1环境下运行。