基于暗通道与RETINEX算法的图像去雾MATLAB仿真及GUI演示+操作视频

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简介：
本项目利用MATLAB实现了一种结合暗通道先验和Retinex理论的图像去雾技术，并提供了图形用户界面（GUI）展示及操作视频，便于理解和应用。基于暗通道和RETINEX算法的图像去雾MATLAB仿真项目包含GUI界面以及操作视频教程。该项目旨在帮助用户学习如何使用这两种方法进行图像去雾编程。适用于本科、硕士及博士等层次的研究与教学活动。在运行此程序时，请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或更新版本，以保证兼容性和功能完整性。请通过执行Runme_.m文件来启动仿真项目，并且不要直接调用子函数文件进行操作。此外，在测试过程中请注意将MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口设置到当前工程所在路径下。为了更好地理解和使用本项目，请参考附带的操作录像视频，按照其中提供的指导步骤进行实验和学习。

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基于暗通道与RETINEX算法的图像去雾MATLAB仿真及GUI演示+操作视频

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本项目利用MATLAB实现了一种结合暗通道先验和Retinex理论的图像去雾技术，并提供了图形用户界面（GUI）展示及操作视频，便于理解和应用。基于暗通道和RETINEX算法的图像去雾MATLAB仿真项目包含GUI界面以及操作视频教程。该项目旨在帮助用户学习如何使用这两种方法进行图像去雾编程。适用于本科、硕士及博士等层次的研究与教学活动。在运行此程序时，请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或更新版本，以保证兼容性和功能完整性。请通过执行Runme_.m文件来启动仿真项目，并且不要直接调用子函数文件进行操作。此外，在测试过程中请注意将MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口设置到当前工程所在路径下。为了更好地理解和使用本项目，请参考附带的操作录像视频，按照其中提供的指导步骤进行实验和学习。

基于暗通道先验的图像去雾算法及代码操作演示视频

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本视频详细介绍了基于暗通道先验原理的图像去雾算法，并提供了实际操作演示和相关代码解析。适合计算机视觉与图像处理领域的学习者参考。基于暗通道先验的图像去雾算法的操作演示视频包含以下注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接执行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前工作目录窗口显示为工程所在路径。以下是创建原始暗通道图像的代码示例： ```matlab % 创建与R通道大小相同的暗通道图像 [m, n] = size(R_channel); dark_channel_image = zeros(m,n); % 提取RGB各点中的最小值以生成暗通道图像 for i=1:m for j=1:n local_pixels =[R_channel(i,j), G_channel(i,j), B_channel(i,j)]; dark_channel_image(i,j) = min(local_pixels); end end ```

基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术

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本研究结合了暗通道先验与Retinex理论，提出了一种先进的图像去雾方法，旨在恢复雾霾环境中图像的真实细节与色彩。通过优化处理步骤，有效提升了去雾效果及视觉质量。本GUI界面为图像去雾系统，并使用MATLAB实现了以下功能：1. 使用全局直方图均衡化的方法对有雾图像进行去雾处理；2. 采用Retinex算法实现给有雾图像的去雾操作；3. 利用暗通道算法来去除有雾图片中的雾霾效果。4. 对无雾图像添加模拟的大气散射效应，然后使用上述三种方法分别对其进行去雾处理，并展示最终得到的结果图。5. 通过对比直方图的变化情况，观察和分析经过不同技术手段处理前后的区别并保存这些优化过的影像文件。

基于MATLAB GUI的暗通道图像去雾算法程序

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本简介介绍了一种利用MATLAB图形用户界面（GUI）实现的暗通道先验图像去雾算法。该程序能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度，改善视觉效果。通过简单的操作即可快速去除图像中的雾霾影响，适用于科研与教学等多种场景。本人的课程报告内容是关于自己实现的基于MATLAB GUI 的暗通道去雾算法，并包含算法原理解析。希望本程序能够有所帮助。补充说明：该程序是在MATLAB2018B环境下编写的。

基于Retinex理论与暗通道先验的夜间图像去雾方法

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本研究提出一种结合Retinex理论和暗通道先验的算法，有效改善了夜间图像中的雾霾问题，增强了视觉清晰度。夜间图像去雾技术在视频监控与目标识别等领域具有重要意义，然而当前的研究相对较少，并且现有的处理方法存在失真度高、细节模糊及稳健性差等问题。为解决这些问题，本段落结合大气散射模型以及夜晚雾天成像的特点，提出了一种基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。具体步骤如下：首先依据Retinex理论获得夜间场景中的有雾入射光图像与反射光图像；其次通过利用暗通道先验获取无雾条件下的反射光图。接着根据夜晚雾天成像特点及有雾时的反射光信息，计算出光源位置和景深，并基于相机的工作原理推算各点到不同光源的距离之和，从而得到无雾入射光图像；最后再次利用Retinex理论进行处理以复原夜间场景中的无雾图像。实验结果表明，所提出的算法可以有效去除夜间的雾霾现象并提升图像对比度，在去雾过程中还能显著减少色彩失真的问题。

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Matlab的暗通道先验与Retinex图像增强算法的图像去雾系统及GUI可视化界面（含源码和图片）.rar

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本资源提供了一套基于Matlab开发的图像去雾解决方案，结合暗通道先验与Retinex理论，实现高效图像增强。包含详尽源代码、测试图片及用户友好GUI界面，便于学习与应用。资源内容：基于Matlab的暗通道先验算法和Retinex图像增强算法实现的图像去雾系统及GUI可视化界面（源码+图片）。适用人群：计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末大作业或毕业设计作为参考资料使用。解压说明：本资源需通过电脑端使用WinRAR、7zip等软件进行解压。如无相关工具，请自行在互联网上搜索下载方法。免责声明：此资料仅供“参考资料”之用，并非定制需求解决方案，可能无法满足所有人的特定要求。使用者应具备一定的编程基础，能够理解代码并调试解决错误；同时有能力根据需要修改和扩展功能。由于作者目前在大厂工作繁忙，不提供答疑服务，在无资源缺失的情况下概不负责，请予谅解。

基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频

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本视频详细介绍了基于MATLAB的Retinix图像增强算法的实现过程与应用技巧，包括算法原理、仿真步骤以及代码的实际操作方法。领域：MATLAB Retinex图像增强内容介绍：本项目包含基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频。用途：适用于学习编程实现Retinex图像增强算法，适合本科、硕士、博士等教研人员使用。运行须知： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。

【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。