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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简介：
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。

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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。

Matlab源代码-暗通道先验图像去雾算法

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本作品提供了一套基于Matlab实现的暗通道先验理论的图像去雾算法源代码。此代码旨在帮助研究者和学生深入理解与应用该领域的技术原理，促进视觉效果优化的研究进展。何凯明的暗通道先验理论在图像去雾处理领域的代码实现是目前最优秀的算法之一。

传统图像增强方法与基于暗通道优先的去雾算法

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本研究探讨了传统图像增强技术，并深入分析了一种新型的基于暗通道优先原则的去雾算法，旨在提升图像清晰度和视觉效果。传统的图像增强算法包括直方图均衡与Retinex算法，这些方法可以提高雾天图像的对比度。然而，它们并未从根本上解决透雾问题。为此，何凯文提出了暗通道先验理论来改善这一状况，并提供了三种相关算法的MATLAB源代码。

基于暗通道先验与ACE增强的图像去雾研究源代码

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本项目旨在通过结合暗通道先验和自适应色彩均衡技术优化图像去雾效果。提供的源代码可用于改善雾霾条件下图像清晰度的研究或应用中。本段落是对博客《基于暗通道先验复原—ACE增强方法的图像去雾研究（含代码）》中的源代码进行补充。相关代码提供了实现该图像处理技术的具体细节，帮助读者更好地理解和应用这一算法。

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。

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。

基于暗通道先验的图像去雾算法研究

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本研究探讨了一种基于暗通道先验理论的图像去雾技术，通过优化算法提高图像在雾霾环境中的清晰度和细节表现。参数说明：I 表示待去雾的图像；J 为要恢复的无雾图像；A 是全球大气光成分，包括r、g、b三个通道的三维向量；te 代表透射率矩阵；t 则是经过滤波平滑后的透射率矩阵。首先求出每个像素RGB分量中的最小值，并将其存入一幅与原始图像大小相同的灰度图中。接着对这幅灰度图进行最小值滤波，其中滤波的半径由窗口大小决定。根据暗通道先验理论，J_dark会趋向于0。

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。