Python代码实现的图像去雾处理.rar

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简介：
本资源提供了一种基于Python编程语言实现的图像去雾算法源代码。通过使用特定的技术和库函数，可以有效去除雾霾天气拍摄的照片或视频中的模糊效应，增强画面清晰度与色彩饱和度。此项目旨在帮助用户理解和应用计算机视觉技术改善图像质量。 FFA-Net架构包括三个关键组件：首先，为了应对不同通道特征含有不同的权重信息以及图像各像素处雾度分布不均匀的问题，设计了一种新颖的特征注意（FA）模块，该模块结合了通道注意力与像素级注意力机制。这种FA机制不对所有特征和像素一视同仁，通过这种方式，在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，并增强了CNN的表现能力。其次，基本块结构包含了本地残差学习及功能注意。其中，本地残差学习允许不重要的信息（例如薄雾区域或低频部分）绕过多个局部残差连接而直接传递给主网络架构，从而使整个体系更专注于关键的信息处理。最后是基于不同层次特征注意力的融合（FFA）结构。此结构能够自适应地从FA模块中提取并学习到各特征的重要性，并为重要的特征分配更高的权重。此外，这种设计还保留了浅层信息并向深层传递这些信息。实验结果显示，提出的FFANet在性能和质量上均显著超越现有的单图像去雾方法，在SOTS室内测试数据集上的最佳PSNR指标从30.23db提升到了35.77db。

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Python代码实现的图像去雾处理.rar

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本资源提供了一种基于Python编程语言实现的图像去雾算法源代码。通过使用特定的技术和库函数，可以有效去除雾霾天气拍摄的照片或视频中的模糊效应，增强画面清晰度与色彩饱和度。此项目旨在帮助用户理解和应用计算机视觉技术改善图像质量。 FFA-Net架构包括三个关键组件：首先，为了应对不同通道特征含有不同的权重信息以及图像各像素处雾度分布不均匀的问题，设计了一种新颖的特征注意（FA）模块，该模块结合了通道注意力与像素级注意力机制。这种FA机制不对所有特征和像素一视同仁，通过这种方式，在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，并增强了CNN的表现能力。其次，基本块结构包含了本地残差学习及功能注意。其中，本地残差学习允许不重要的信息（例如薄雾区域或低频部分）绕过多个局部残差连接而直接传递给主网络架构，从而使整个体系更专注于关键的信息处理。最后是基于不同层次特征注意力的融合（FFA）结构。此结构能够自适应地从FA模块中提取并学习到各特征的重要性，并为重要的特征分配更高的权重。此外，这种设计还保留了浅层信息并向深层传递这些信息。实验结果显示，提出的FFANet在性能和质量上均显著超越现有的单图像去雾方法，在SOTS室内测试数据集上的最佳PSNR指标从30.23db提升到了35.77db。

defog.zip_defog_fpga 图像去雾算法_FPGA实现_图像去雾处理

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本项目实现了一种高效的图像去雾算法在FPGA上的硬件加速。通过FPGA技术优化了defog.zip中的去雾过程，提高了图像清晰度和处理速度，适用于实时图像去雾应用。图像去雾算法的FPGA实现采用Xilinx Vivado开发环境。

图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾

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本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。

去雾技术：单幅图像的去雾处理

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本研究探讨了单幅图像去雾技术，旨在通过算法优化提升雾霾天气下拍摄照片或视频的清晰度和视觉效果。单幅图像去雾使用暗通道先验的单个图像去雾方法可以参考相关文献或资料进行了解。通过boost::ublas和boost numeric bindings实现软抠图但速度较慢，难以处理大图片。我计划用Eigen库重新编写更多的矩阵操作代码以提高性能。在结果文件夹中可以看到相关的输出结果，其中refine_t.png表示经过软抠图细化后的传输图像。

基于OpenCV的数字图像去雾处理代码

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本项目提供了一套基于OpenCV库实现的数字图像去雾算法代码，能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩还原度。数字图像处理中的去雾代码（使用OpenCV），附带实验报告。

基于OpenCV的数字图像去雾处理代码

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本项目采用OpenCV库编写了数字图像去雾算法的实现代码，旨在改善低能见度天气下图像或视频的质量。通过复杂度较低的方法有效去除雾霾影响，提升视觉清晰度。数字图像处理中的图像去雾代码（使用OpenCV），附带实验报告。

图像去雾处理技术

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图像去雾处理技术是一种旨在改善被雾霾影响的照片或视频质量的技术。通过复杂的算法分离出场景的清晰细节和霾的影响，增强图像的整体视觉效果与清晰度。在图像处理领域，去雾是一项关键技术，主要用于改善因大气散射导致的图像模糊问题，并提高图像的视觉质量和细节清晰度。当场景被雾气笼罩时，对比度会降低且色彩暗淡，严重影响了对重要目标的辨识能力。因此，去雾技术应运而生，旨在恢复图像的真实颜色和结构并增强其视觉效果。该技术主要基于光学原理及大气散射模型进行设计。大气散射是指光线在穿过含有悬浮粒子（如雾、烟）介质时发生偏离的现象，导致远处物体的光线强度减弱形成模糊视效。传统的去雾方法包括暗通道先验理论和物理建模两种途径。 1. **基于暗通道先验**：这一技术由浙江大学汤晓鸥教授团队提出，并已成为最常用的方法之一。其核心假设是大部分图像局部区域至少有一个颜色通道的像素值非常低，这些位置对应未直接照射的部分。通过识别并利用这些“暗”点，可以估计大气光和透射率进而反推无雾状态下的原图。 2. **基于物理模型**：这种方法通常涉及更复杂的数学建模来描述光线在大气中的传播过程，比如HDR成像技术或光照距离模型等方法。通过建立晴天与雾天图像间的关系求解出去雾后的结果。 3. **深度学习方法**：随着卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，在大量带标签数据的支持下训练出来的模型能够高效准确地执行去雾任务，如DehazingNet和AOD-Net等。这些模型能捕获更复杂的图像特征，从而实现更好的效果。在实际应用中，该技术被广泛应用到监控视频处理、自动驾驶系统、无人机航拍及遥感图像分析等领域。例如，在自动驾驶场景下去除前方道路的雾气可以提高传感器识别精度并保障行车安全；而在无人机拍摄过程中，则有助于提升照片质量使其更加鲜明生动。对于开发者而言，理解这些去雾算法的工作原理，并能够有效地实现它们是十分重要的。同时，了解不同方法各自的优缺点也有助于根据实际需求选择最合适的处理技术以达到最佳效果。

MATLAB图像去雾实例代码

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本实例演示了如何使用MATLAB进行图像去雾处理。通过提供源码和步骤详解，帮助用户掌握基于算法的图像增强技术。 GUI图像去雾方法使用MATLAB实现，包含界面功能可以进行不同方法的选择，并显示处理前后的效果对比图。

图像去雾实验代码.zip

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本资源包含多种基于深度学习和传统算法的图像去雾处理代码，适用于科研与教学。内含详细注释及运行示例，帮助用户快速上手实现清晰图像恢复。天气对图像质量有很大影响。利用图像分析的相关知识，可以实现基于暗通道先验的图像去雾算法，用于增强有雾霾条件下的图片效果。该方法参考了He K, Sun J, Tang X于2009年在IEEE CVPR会议上发表的一篇论文《Single image haze removal using dark channel prior》。项目文件包括代码、测试用图以及一些展示处理结果的示例图像。

图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术

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本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理：去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现：文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析：在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用：去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习：除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项：使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。