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【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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简介：
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

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  • 【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
     
  • 【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】基于GUI的直方图均衡化与Retinex理论结合的图像去雾方法（附带Matlab源码 1509期）.zip
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    本资源提供了一种结合直方图均衡化和Retinex理论的图像去雾技术，通过图形用户界面实现，并附有实用的MATLAB代码。适合研究与学习使用。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 【图像去雾】利用直方图与Retinex算法改善低对比度图像的清晰度（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一种结合直方图均衡化和Retinex理论来提升低对比度图像清晰度的方法，并包含实用的Matlab实现代码，适用于图像处理研究与学习。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。
     
  • 【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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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于直方图均衡化、暗通道先验和Retinex技术的数字图像去雾MATLAB代码集.zip
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    本资源提供了一套用于数字图像去雾处理的MATLAB代码集合，包括直方图均衡化、暗通道先验及Retinex算法。适合研究与学习使用。 这段文字描述了一个关于图像去雾的算法代码集合。每个代码段都配有详细的解释性注释，并且全部使用m文件编写。此外还包含多种测试图例，覆盖了从浓雾到薄雾的各种情况。改进后的暗通道方法采用了额外的图像采样技术来提高计算速度；同时优化了导向滤波最小二乘算法，显著提升了透视率图的质量。另外，还有根据上述代码设计并编写的GUI界面m文件。