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图像去雾工具V1.0.rar

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简介:
图像去雾工具V1.0是一款专为改善低能见度天气条件下拍摄照片质量而设计的软件。它能够有效去除图片中的雾霾影响,恢复清晰明亮的视觉效果,适用于摄影师和普通用户对图片进行后期处理。 采用PyQt5和Python开发的软件现已打包完成,支持批量图像去雾处理功能,并附带详细的软件操作说明书。该软件仅供学习交流使用,请勿用于商业目的或非法用途。如遇问题需要帮助时,请参考随软件提供的说明书中的联系方式与我取得联系。

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客服
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  • V1.0.rar
    优质
    图像去雾工具V1.0是一款专为改善低能见度天气条件下拍摄照片质量而设计的软件。它能够有效去除图片中的雾霾影响,恢复清晰明亮的视觉效果,适用于摄影师和普通用户对图片进行后期处理。 采用PyQt5和Python开发的软件现已打包完成,支持批量图像去雾处理功能,并附带详细的软件操作说明书。该软件仅供学习交流使用,请勿用于商业目的或非法用途。如遇问题需要帮助时,请参考随软件提供的说明书中的联系方式与我取得联系。
  • V1.2.0
    优质
    图像去雾工具V1.2.0是一款专为改善低能见度天气拍摄照片而设计的软件。它能够智能去除雾霾影响,恢复画面清晰度和色彩饱和度,让您的照片重现明亮与细节。 采用PyQt5和Python实现的软件可以进行批量图像去雾处理。
  • exe
    优质
    图像去雾工具exe是一款专门用于处理受雾霾影响照片的软件。它能够高效去除图片中的雾霾效果,恢复照片清晰度与色彩饱和度,使风景、人像等各类图片焕发新生。 图像去雾技术是一种在计算机视觉领域中用于提升图像清晰度的技术。它主要针对因大气散射导致的图像模糊问题,使拍摄到的远处景物显得灰暗、不清晰。该技术在摄影后期处理、监控视频增强和自动驾驶等领域具有广泛应用价值。 “图像去雾exe”是一个集成化的执行程序,提供了一个便捷的图形用户界面(GUI)来运行图像去雾算法。这种exe文件通常包含了预编译代码,使用户能够通过简单的操作导入待处理图片并自动进行去雾处理,而无需具备编程知识。 图像去雾技术的核心算法主要分为基于物理模型的方法和基于学习的方法: 1. 基于物理模型的方法:这类方法依据大气散射的物理学原理运作。例如Kiranmoy Nayar提出的暗通道先验理论指出,在任何一幅图像中总能找到一些像素,其颜色值非常低,这些像素通常代表雾中的无雾部分。通过分析并利用这种暗通道信息来估计大气光和透射率,进而去除图像上的模糊效果。 2. 基于学习的方法:随着深度学习技术的发展,许多研究者开始使用卷积神经网络(CNN)进行图像去雾处理。这类模型通常经过大量有雾与无雾图片的训练后能够直接从有雾图中恢复出清晰的画面。例如DehazeNet、AOD-Net和Gated-SCNN等算法在复杂场景下的表现尤为出色。 “图像去雾综合版本”可能集成了多种不同的去雾算法,以适应不同类型的图像及不同程度的雾霾情况。用户可以根据自己的需求选择合适的算法或调整参数,从而获得最佳的处理效果。此外,该工具通常还具备预览、对比和保存功能,便于观察并记录处理前后的差异。 需要注意的是,“图像去雾exe”虽然简化了操作流程,但其最终的效果会受到输入图片质量、所选算法及具体设置的影响。在实际应用中可能需要尝试多种方法来确定最合适的解决方案,并且为了防止数据丢失,在进行任何修改之前都应该保留原始文件的副本。
  • 代码_Matlab__SITR88_
    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。
  • 指标评估.rar_Matlab代码__评价_质量评价_平均梯度
    优质
    本资源提供了一套用于评估图像去雾效果的Matlab代码,采用图像平均梯度等方法衡量去雾后图像的质量。适用于研究与开发人员使用。 本资源提供了一套用于评价图像去雾质量的MATLAB代码,并新增了可见变比、平均梯度以及饱和像素百分比这三个指标来评估去雾后的图像效果。下载并解压文件后,将MATLAB路径设置为该解压文件夹,然后运行主函数即可开始使用。
  • .zip
    优质
    本项目提供了一种先进的去雾算法,能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度和色彩饱和度。通过优化处理技术,恢复更为真实的视觉效果。 图像去雾代码可以满足毕业设计的要求。
  • _Matlab代码下载_技术
    优质
    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。
  • defog.zip_defog_fpga 算法_FPGA实现_处理
    优质
    本项目实现了一种高效的图像去雾算法在FPGA上的硬件加速。通过FPGA技术优化了defog.zip中的去雾过程,提高了图像清晰度和处理速度,适用于实时图像去雾应用。 图像去雾算法的FPGA实现采用Xilinx Vivado开发环境。
  • 简码
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    图像去雾简码是一款高效处理雾霾天气拍摄照片的专业软件插件。利用先进算法快速去除图像中的雾霾影响,还原真实色彩与清晰度,操作简便快捷,适合摄影爱好者和专业人士使用。 这是一个简单的图像去雾代码,适合需要研究的同学参考使用。该算法的去雾精度不是非常高,但可以用于初步的研究工作,并非基于暗通道原理的方法。
  • 软件
    优质
    图像去雾软件是一款专为改善低能见度条件下拍摄照片质量而设计的应用程序。它能够智能识别并减弱图像中的雾霾影响,还原清晰明亮的画面细节,使用户轻松获得高质量的照片效果。 这是一款图像去雾化的演示软件,非常实用且便于参考应用。它提供了多种去雾化模式供用户选择,并允许自定义参数设置,例如高斯模糊等效果的调整。用户可以根据自己的需求自由设定各项参数值。