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暗通道去雾算法在OpenCV中得以实现。

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简介：
运用OpenCV 2.3.1软件库构建的暗通道去雾算法，其压缩包包含了一个工程文件。在解压缩后，工程文件内部随附了“说明文档.txt”文件，其中包含着完整的代码实现。该算法的运行方式非常便捷，只需将提供的代码粘贴即可开始使用。作为初学者尝试的成果，我添加了较为详尽的注释，以方便理解和调试。此外，工程目录中还提供了Matlab代码版本，整个OpenCV代码的逻辑执行流程完全依赖于这些Matlab代码的实现。

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  • 基于OpenCV的暗通道去雾算法实现
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    本项目利用OpenCV库实现了暗通道先验理论的去雾算法，有效改善了雾霾天气下图像和视频的质量。通过代码优化和技术实现，展示了如何在实际场景中应用计算机视觉技术解决大气散射问题。 用OpenCV2.3.1实现的暗通道去雾算法。压缩文件包含一个工程文件，解压后可以看到“说明文档.txt”，其中粘贴了代码可以直接使用。这是个人练习的作品，注释较为详细。此外，该工程还附带了一段Matlab代码，整个OpenCV代码的编写过程参考的就是那段Matlab代码。
     
  • 改进型暗通道去雾算法——基于OpenCV的C++实现
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    本研究提出了一种改进的暗通道去雾算法，并采用C++在OpenCV平台上实现了该算法。通过优化处理步骤和参数调整，有效提升了图像清晰度与细节表现力。 基于暗通道先验的改进算法在改善效果方面表现显著，并使用OPENCV C++实现。
     
  • 基于OpenCV的简易暗通道去雾算法
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    本项目介绍了一种基于OpenCV实现的简易暗通道去雾算法，旨在去除图像中的雾霾效应，提升视觉清晰度。通过分析和实验验证，展示其实用性和效果。 基于暗通道先验的去雾算法是目前许多其他去雾方法的基础。因此，掌握这种方法可以为研究其它去雾技术奠定坚实的基础。
     
  • Python中暗通道去雾算法的实例演示
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    本文章通过实例详细讲解了在Python环境下实现暗通道去雾算法的过程与技巧，帮助读者掌握图像处理技术。 何凯明博士关于去雾的文章及其算法已经被广泛讨论。今天我直接提供一个我自己用Python实现的完整版本，代码总共只有60多行，简洁易懂，并附有简要注释。此版中计算量最大的是使用最小值滤波器（半径为r），纯Python编写的速度较慢，可以考虑通过C语言进一步优化。其余部分则利用了numpy和opencv的现成工具，运行效率尚可。 ```python import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): # 最小值滤波函数，r为滤波器半径 if r <= 0: return src h, w = src.shape ``` 这个版本的代码实现了去雾算法的核心部分，并且具有良好的可读性和运行效率。
     
  • 暗通道去雾算法_Dark channel fog removal_question7ir_fogdark_何凯明去雾
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    该文介绍了由何凯明提出的暗通道先验理论在图像去雾处理中的应用，通过Dark Channel Prior算法有效去除雾霾影响，还原清晰影像。 何凯明的暗通道去雾算法的MATLAB版本已经亲测可以运行。
     
  • 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。
     
  • 何凯明博士的暗通道去雾算法_MATLAB实现.zip
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    本资源为《何凯明博士的暗通道去雾算法》的MATLAB实现代码包。内含详细注释和示例图像，适用于研究与学习计算机视觉中大气散射模型及图像复原技术。 在MATLAB开发过程中，可以参考相关算法、系统代码、设计文档以及使用说明书等内容。这些资源能够帮助开发者更好地理解和实现项目需求，提供详细的指导和支持。
     
  • 基于OpenCV(C++)的暗通道先验去雾算法完整代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV C++实现的暗通道先验去雾算法源码，旨在帮助开发者理解和应用先进的图像处理技术以去除照片中的雾霾效果。 使用VS2019创建工程并添加OpenCV环境后，新建C++文件并复制代码即可运行。