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基于全局Retinex的灰度图像去雾方法

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简介：
本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。 这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。

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  • 基于全局Retinex的灰度图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。 这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。
     
  • 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。
     
  • 基于全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术
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    本研究提出了一种结合全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术，有效提升图像清晰度和对比度。 本段落探讨了基于全局直方图处理与局部直方图处理相结合的Retinex图像去雾技术，并进一步介绍了如何利用这些方法进行图像增强。这种方法通过优化光照条件下的视觉效果，显著改善了低能见度条件下图像的质量和可读性。
     
  • 基于ZYNQ的Retinex算法实时图像去雾
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    本研究利用ZYNQ平台实现高效的Retinex算法，以实现实时图像去雾处理。通过硬件与软件协同设计优化算法执行效率，提升图像清晰度和视觉效果。 雾霾天气严重影响了户外视频系统的图像质量。随着这些系统在各个领域的广泛应用，迫切需要一种能够进行实时处理的小型化嵌入式图像去雾解决方案。我们提出了一种基于ZYNQ的Retinex算法来实现这一目标，在HSV颜色空间中对亮度分量V应用Retinex算法以去除雾霾影响；该方法采用ARM+FPGA软硬件协同的方式，其中ARM负责控制功能、色彩转换以及简单的运算任务（如对数计算）；而FPGA则通过并行的高斯核函数与二维图像卷积算法来估计环境光的照度。实验结果显示，这种方法不仅能够有效改善图像质量，在处理速度、小型化程度和功耗方面也具有显著优势，并且易于嵌入及移植到不同的设备中，完全符合户外视频系统的性能需求。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Retinex理论的图像去雾算法探讨
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    本研究深入探讨了基于Retinex理论的图像去雾算法，旨在通过优化光照估计与颜色恢复技术，提升雾霾天气下图像清晰度。 该算法基于Retinex理论，在图像去雾方面取得了显著成果，与何凯明的暗通道去雾算法相当。
     
  • 基于全变分Retinex和梯度域的雾天图像增强方法
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    本研究提出了一种结合全变分Retinix理论与梯度域处理技术的方法，有效提升雾天条件下图像的质量，增强了视觉效果及细节可见性。 为了提升雾天图像的对比度并确保颜色恒常性，本段落提出了一种基于全变分Retinex及梯度域的增强算法。首先利用高斯—赛德尔GS（Gauss-Seidel）迭代方法求解基于Retinex理论的全变分能量泛函问题，从而有效保持图像的颜色一致性；其次采用相对梯度和绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像中较亮区域的对比度，并在全变分Retinex模型下重建增强后的图像。此外，该算法还被应用于彩色图像处理领域；最后将基于全变分Retinex理论与基于梯度域的方法得到的结果进行加权融合，使得最终结果既提高了对比度又保持了色彩恒常性。 实验结果显示，本研究提出的算法能够显著提高雾天条件下图像的清晰度和对比度，并且具有良好的颜色保真性和一致性。
     
  • Retinex+CLAHE_基于Retinex的去雾_Retiex_matlab_ssr_
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    本项目采用Retinex理论结合CLAHE技术进行图像去雾处理，通过MATLAB实现SSR模型优化，有效改善雾霾天气下的视觉效果。 结合Retinex和CLAHE进行图像去雾处理时，可以使用不同的Retinex算法，包括ssr、msr和msrcr。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾系统（局部直方图法）
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    本研究提出了一种基于MATLAB开发的图像去雾算法，采用局部直方图方法增强透射率估计，有效改善了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，旨在恢复由于大气散射导致的图像清晰度降低。“基于Matlab的图像去雾系统”采用局部直方图方法来实现这一功能。作为强大的数值计算和数据可视化平台，MATLAB非常适合进行这种类型的图像处理任务。 该系统的实现原理如下： 1. **局部直方图法**：这是一种考虑图像中每个像素邻域内像素分布情况的方法。通过对比度增强和亮度调整改善雾天拍摄的图片视觉效果。此方法假设无雾状态下图像具有更丰富的灰度级，因此通过对局部直方图进行操作可以推断出潜在清晰度。 2. **程序流程**： - 输入：系统接收一张受大气影响模糊不清的照片。 - 预处理：包括将彩色照片转换为灰度格式，并对像素值范围做归一化以简化后续步骤的计算量。 - 局部直方图分析：把图像分割成若干小块，然后针对每个子区域内的像素进行统计学上的直方图构建和特征提取。 - 对比度增强：利用局部直方图信息调整各像素值，从而提高整个画面的对比效果。 - 全局调节：对整张图片实施亮度与对比度的整体性修正措施以确保去雾后的图像在视觉上更加自然协调。 - 后处理（可选）：可能涉及边缘锐化、降噪等操作进一步提升最终输出图的质量。 - 输出：生成清晰的无雾版本照片并展示给用户查看。 3. **代码结构**： - `main.m`：主程序文件，负责统筹调用其他函数执行去雾流程。 - `preprocess.m`：预处理模块，包括灰度化和归一化的实现逻辑。 - `local_histogram_analysis.m`：局部直方图分析工具箱中的核心算法之一，计算每个像素块的统计特征值。 - `contrast_enhancement.m`：对比度增强引擎，依据从局部区域获取的信息调整图像色彩表现力。 - `global_adjustment.m`：用于全局性亮度和对比度调节的功能模块。 - `postprocess.m`（可选）：后处理步骤可能包括边缘锐化等操作以优化输出质量。 - `display_result.m`：结果展示函数，显示去雾前后图像的比较效果。 4. **程序中的关键算法**： - 大气散射模型：这是大多数基于直方图分析技术的基础理论框架，它通过计算出大气光照条件下的透射率来恢复被遮挡的部分。 - 直方图均衡化：在局部直方图处理中常用到的一种方法，用于调整像素值分布以提升图像对比度。 以上项目不仅能让学习者掌握MATLAB编程技能，还能帮助他们深入了解图像去雾的理论和技术细节。代码中的详细注释和流程说明为初学者提供了宝贵的实践指导资源。