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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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简介:
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 ```

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客服
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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 ```
  • MATLAB
    优质
    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。
  • 与RETINEXMATLAB仿真GUI+
    优质
    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。
  • Matlab源-
    优质
    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。
  • 研究
    优质
    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。
  • 优质
    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。
  • .zip
    优质
    本资源提供了一种基于暗通道优先理论的先进图像去雾算法源代码。通过有效去除雾霾影响,显著提升图像清晰度和视觉效果。适合研究与开发使用。 基于何恺明的暗通道先验(dark channel prior)去雾算法,文件包中有测试图片,可以直接进行测试运行。部分代码已添加注释,直接运行test.m即可。
  • Matlab
    优质
    这段简介可以描述为:“基于暗通道先验的去雾Matlab代码”提供了一种利用暗通道原理去除图像雾霾效果的方法。该代码适用于需要提高图片清晰度的各种场景,通过简单操作即可实现快速、高效的去雾处理,是计算机视觉与图像处理领域中的重要工具。 暗通道先验去雾的MATLAB代码包括导向滤波代码。
  • 单幅
    优质
    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法,有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。 何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。
  • 单幅
    优质
    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术,有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(利用暗通道先验进行单幅图像去雾)是由何凯明提出的一种方法,旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响,从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。