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基于MATLAB GUI的图像去雾设计.zip

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简介：
本作品提供了一个基于MATLAB图形用户界面（GUI）的设计方案，用于实现图像去雾处理。通过简洁直观的操作界面，用户能够方便地调整参数并查看效果，从而有效地改善雾霾天气下的视觉体验和图像质量。该系统集成了多种先进的去雾算法，并提供了实时预览功能，旨在为科研人员、工程师以及摄影爱好者提供一个便捷高效的实验平台。 GUI界面的MATLAB图像去雾设计.zip包含了使用图形用户界面进行MATLAB图像去雾处理的相关文件和资源。

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  • 基于MATLAB GUI的图像去雾设计.zip
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    本作品提供了一个基于MATLAB图形用户界面（GUI）的设计方案，用于实现图像去雾处理。通过简洁直观的操作界面，用户能够方便地调整参数并查看效果，从而有效地改善雾霾天气下的视觉体验和图像质量。该系统集成了多种先进的去雾算法，并提供了实时预览功能，旨在为科研人员、工程师以及摄影爱好者提供一个便捷高效的实验平台。 GUI界面的MATLAB图像去雾设计.zip包含了使用图形用户界面进行MATLAB图像去雾处理的相关文件和资源。
     
  • 基于MATLAB GUI与Python的图像去雾数字图像处理方案设计.zip
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    本项目提供了利用MATLAB图形用户界面（GUI）和Python进行图像去雾处理的设计方案。结合两种编程环境的优势，旨在优化图像清晰度，为用户提供直观的操作体验及高效的算法支持。 项目资源包括设计报告的Word文档、运行说明、Python代码、MATLAB代码、可执行exe文件以及项目截图。室外图像质量因雾或霾的影响而下降，空气中的灰尘与水汽对光线产生吸收及散射作用，使进入摄像机镜头内的光混杂了白光，导致实际景象对比度降低。 本项目中训练了一种AOD卷积网络来实现图像去雾，并针对数据集图片进行了特定处理以提升网络的鲁棒性。此外还采用暗原色先验算法实现了图像去雾功能并使用MATLAB开发了用户界面；同时利用Python编写了AOD卷积神经网络部分，设计了一款基于pyqt框架的用户交互界面。 详细介绍请参阅相关文档或报告内容。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾源码及GUI系统.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的图像去雾算法源代码及其图形用户界面（GUI）系统。通过该工具，用户可以轻松实现对雾霾影响下的图片进行清晰化处理，并支持参数调节以获得最佳效果。此项目适用于科研学习和实际应用需求。 MATLAB图像去雾系统是一种利用该编程语言实现的算法，用于处理模糊或有雾的图片，并恢复其清晰度。 这种系统的实施通常涉及以下步骤： 1. 读取输入图：使用MATLAB中的imread函数来加载需要处理的带雾图像。 2. 预处理：进行诸如去噪和对比度增强等预处理操作，可以利用MATLAB提供的多种图像处理功能实现这些任务。 3. 大气光估计：通过特定算法如暗通道先验或色彩衰减法估算图片中的大气光照强度值。 4. 透射率计算：基于先前确定的大气光强度值和适当的算法（例如暗通道先验、颜色消退等），来评估每个像素的穿透度。 5. 图像修复：根据已知的透射率与大气光信息，采用简单线性迭代或导向滤波器等方式对图像进行修复处理。 6. 显示及保存结果：展示经过改进后的图，并将其存储在指定的位置。 上述流程仅为简化版本；实际上存在多种不同的去雾算法可供选择。由于MATLAB拥有广泛的图像处理工具包和函数库，因此能够轻易地实现各种类型的去雾技术。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾算法.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，通过代码和文档详细介绍如何去除图像中的雾霾效应，使图像更加清晰。适用于科研与学习。 该项目源码及项目说明已准备完毕，并在Windows 10/11测试环境中进行了验证，一切正常运行。演示图片与部署教程均包含于压缩包内。
     
  • MATLAB图像去雾【多种方法，带GUI】.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的图像去雾算法工具包，包含多种去雾技术，并配有图形用户界面(GUI)，便于实验和研究。 一、课题题目：基于MATLAB的图像去雾系统 二、课题介绍： 在有雾的情况下拍摄的照片会严重影响对比度和清晰度。尤其是在当今智能化时代，这对交通领域的影响尤为显著。因此，寻找解决这种自然现象导致的图像质量下降的方法对于整个行业的发展具有重要的现实意义。 随着互联网技术的进步，图像处理技术也在不断成熟，并且在户外视觉方面的进步尤其突出。这些技术不仅应用于室外场景，在其他领域也有广泛的应用价值。MATLAB拥有强大的图像处理功能，可以对恶劣天气条件下拍摄的照片进行优化处理，提高其对比度和清晰度以接近原始状态。 本次研究将采用三种算法来改善图像的去雾效果：全局直方图均衡化、Retinex算法以及同态滤波器方法。通过计算去雾前后的图片PSNR值（峰值信噪比）与信息熵，比较这三种算法的效果表现。 这些技术不仅适用于因恶劣天气而导致对比度降低的情况，在处理其他低对比度图像时同样具有很高的应用价值。
     
  • 【图像去雾】基于MATLAB的图像去雾系统的研发与探讨.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的图像去雾系统的研究资料和代码，旨在探索并实现有效的去雾算法。适合科研人员及学生学习使用。 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多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾系统（含系统仿真与GUI设计）.7z
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    该压缩文件包含一个使用MATLAB开发的图像去雾系统，内附详细的系统仿真数据及用户图形界面(GUI)设计文档。 本设计耗时两周完成，能够流畅运行，并特别适合初学者使用于课程设计、大作业或毕业设计等场景。此外，该项目还具有很高的学习借鉴价值，并支持进一步的二次开发与拓展。欢迎大家下载并使用该作品进行学习和研究。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾工具（含GUI及视频处理）.zip
    优质
    本资源提供一个基于MATLAB开发的图像去雾工具包，内含图形用户界面(GUI)和视频处理功能，便于用户直观操作并实现高质量的图像与视频去雾效果。 在MATLAB平台上进行图像去雾处理，并配备一个人机交互的GUI界面。用户可以选择局部直方图均衡化、全局直方图均衡化和Retinex算法来优化图像质量。通过对比处理前后的图像直方图，可以评估这些方法的效果。直方图反映了图像中各灰度值在0到256之间的分布情况。信息论表明，具有均匀分布的直方图表征的信息量是最大的。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾技术毕业设计
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    本毕业设计采用MATLAB平台，研究并实现了一种有效的图像去雾算法。通过模拟大气散射模型，优化透射率估计，恢复清晰图像，为视觉增强和计算机视觉应用提供技术支持。 本科毕业设计使用MATLAB的GUI设计了一个界面，实现了多种方法的图像去雾功能。主函数已经给出，并且包含了所有方法的具体函数以及详细的代码解释。如果有需要答辩PPT或参考论文等资料，请联系我。此外，我还提供了用于展示效果的去雾图片。