【图像处理】利用暗通道原理进行图像去雾的Matlab代码（附带GUI）.md-ITADN社区

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本Markdown文档提供了基于暗通道先验理论实现图像去雾效果的MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者操作和调试。【图像增强】基于暗通道实现图像去雾的MATLAB源码及图形用户界面（GUI）代码分享。

【图像去雾技术】利用暗通道原理的图像增强及去雾方法（附带Matlab代码）.zip

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本资源提供基于暗通道先验理论的图像去雾算法，包括详细步骤说明和实用的Matlab实现代码，适用于研究与学习。这段文字描述的是经过验证有效的MATLAB仿真代码。

【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md

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本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。

改进暗通道原理的去雾图像增强算法

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本研究提出了一种基于改进暗通道原理的去雾图像增强算法，旨在优化视觉效果并提升图像质量。通过调整参数与引入新模型，该方法能够有效减少雾霾影响，恢复更多细节和色彩饱和度，在保持计算效率的同时提高处理精度，适用于多种场景下的图像清晰化处理需求。基于改进暗通道的去雾算法在图像增强与图像修复之间存在一定的交叉点。尽管前者侧重于客观标准，后者注重主观感受，但它们共同的目标都是提升图像质量。图像去雾是这两种技术相互结合的最佳例证之一。如果将雾霾视作一种干扰因素，则去除它的目标就是恢复到无霾条件下的清晰度，这是非常明确的客观指标。然而，若把在有雾霾环境中拍摄的照片视为原始状态的一部分，那么去雾过程就成为为了改善视觉效果而进行的一种图像增强操作。

【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。

【图像恢复】利用维纳滤波进行图像复原的Matlab代码（附带GUI）.md

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本文介绍了使用MATLAB和维纳滤波技术实现图像恢复的方法，并提供了带有图形用户界面（GUI）的完整代码，便于学习与应用。【图像修复】基于维纳滤波实现图像复原matlab源码含GUI 本段落档介绍了如何使用维纳滤波方法在MATLAB环境中进行图像复原，并提供了包含图形用户界面（GUI）的完整源代码。通过这种方法，可以有效改善受噪声或模糊影响的图像质量。

MATLAB中的图像处理——利用直方图进行去雾

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本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法，通过调整图像对比度和亮度，恢复清晰视觉效果。这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码，该代码涵盖了完整的图像增强功能。

【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法【附带源代码074期】.mp4

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本视频详细讲解了如何使用MATLAB实现图像去雾技术，包括直方图均衡化、Retinex理论和暗通道先验算法，并提供配套的源代码供学习参考。佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码，并且这些代码经过测试可以正常运行，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数：main.m；以及其他调用函数文件（其他m文件）。无需修改即可直接运行。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如遇到问题，请根据错误提示进行相应调整或寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： - 步骤一：将所有相关文件放置在当前的Matlab工作目录下； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如需进一步咨询或服务，请联系博主： 4.1 提供博客或资源的相关代码 4.2 复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序 4.3 定制化Matlab编程需求 4.4 科研合作

改进版基于暗通道的图像去雾代码

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本代码为改进版的暗通道原理图像去雾算法，旨在优化视觉效果和计算效率。适用于多种场景，可有效提升图像清晰度与细节展示。此代码是基于暗通道的图像去雾，在原有基础上进行了改进，并相互借鉴。

基于MATLAB的数字图像处理之暗通道去雾技术

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本研究利用MATLAB平台探讨了暗通道先验理论在数字图像去雾中的应用，旨在改善雾霾天气下图像清晰度与视觉效果。数字图像处理中的暗通道去雾方法及MATLAB代码实现。

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【图像处理】利用暗通道原理进行图像去雾的Matlab代码（附带GUI）.md

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