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MATLAB图像除雾代码.m

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简介：
这段代码用于实现使用MATLAB进行图像除雾处理。它可以帮助用户改善雾霾天气拍摄的照片或视频的质量，恢复清晰度和色彩饱和度。 MATLAB图像去雾程序设计完整且无需改动，可以直接运行，适合毕业设计使用。谢谢大家的尝试和支持。

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  • MATLAB图像除雾代码.m
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    这段代码用于实现使用MATLAB进行图像除雾处理。它可以帮助用户改善雾霾天气拍摄的照片或视频的质量，恢复清晰度和色彩饱和度。 MATLAB图像去雾程序设计完整且无需改动，可以直接运行，适合毕业设计使用。谢谢大家的尝试和支持。
     
  • MATLAB图像除雾实例代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的图像除雾处理示例代码，帮助用户学习和实现图像增强技术。包含详细注释与测试数据，适合初学者参考实践。 GUI图像去雾方法在MATLAB中的实现，包括界面设计、不同算法选择以及显示处理前后的对比效果。
     
  • MATLAB图像除雾.zip
    优质
    本资源包提供利用MATLAB进行图像处理的技术，专注于去除雾霾影响，改善图片清晰度，适用于科研、教学及爱好者实践。 MATLAB图像去雾技术采用双边带滤波方法，并与其他多种方法进行对比分析。
     
  • MATLAB图像去雾实例代码
    优质
    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。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    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。
     
  • 何凯明去雾MATLAB (.m)代码.zip
    优质
    这个ZIP文件包含由何凯明等人开发的去雾算法的MATLAB实现(.m文件)，适用于计算机视觉和图像处理领域的研究与教学。 何凯明等人基于暗原色先验的图像去雾MATLAB代码由香港中文大学微软亚洲研究院的研究人员提出，大家可以参考一下。
     
  • 基于MATLAB的图像除雾技术.rar
    优质
    本资源提供了利用MATLAB实现图像除雾算法的相关代码和文档。通过先进的计算机视觉技术和信号处理方法，有效去除雾霾影响，优化图像质量。适用于科研与教学使用。 GUI功能包括选择任意图片以及选择去雾处理方式（如直方图、Retinex）。
     
  • Matlab图像融合代码-Haze去除：图像去雾的论文与实验总结
    优质
    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法，旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中，《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章，但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括：（1）最大化局部对比度；（2）独立成分分析。此外，还有一些较新的研究成果值得关注。
     
  • Matlab图像增强代码分享—图像增强.m
    优质
    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件，旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法，适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法：直方图均衡化（histogram equalization），直方图匹配（histogram matching），邻域平均（neighborhood averaging），局域增强（local enhancement）以及中值滤波（median filtering）。
     
  • MATLAB图像清晰化处理代码-DehazeNet：端到端单图雾消除系统
    优质
    简介：DehazeNet是一款使用MATLAB编写的图像清晰化处理工具，专门针对单张图片进行高效的去雾处理。该系统采用端到端的深度学习架构，有效改善了雾霾天气下拍摄的照片或视频的视觉效果，让图像更加鲜明透彻。 去除单个图像中的雾霾是一项具有挑战性的不适定问题。目前的方法通过使用各种约束或先验条件来获取合理的除雾解决方案。关键在于为输入的有雾图像估计介质传输图。本段落提出了一种名为DehazeNet的可训练端到端系统，用于进行媒介传输估算。该系统接受一张模糊图片作为输入，并输出其媒体透射率图，然后通过大气散射模型恢复出清晰无雾霾的图像。 DehazeNet采用基于卷积神经网络（CNN）的深度架构设计而成，每一层的设计都旨在体现现有的去雾假设或先验条件。具体来说，在特征提取中使用了Maxout单元以生成几乎所有的与雾霾相关的特性。此外，我们还提出了一种新的非线性激活函数——双边整流线性单元(BReLU)，它有助于提升恢复图像的质量。 我们在DehazeNet的各个组件以及现有方法所使用的组件间建立了联系，并在基准测试中进行了实验验证。结果表明，相比现有的去雾技术，DehazeNet不仅性能更佳而且更加高效和易于使用。