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【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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简介：
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。

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  • 【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
    优质
    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】
    优质
    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】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Retinex算法的Matlab代码实现.zip
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    本资源提供基于Retinex理论的图像去雾效果增强Matlab代码。适用于计算机视觉与图像处理领域研究者和爱好者，帮助改善雾霾天气下的图像清晰度。 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。
     
  • 【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。
     
  • 差分算法与图像块清晰度对比的源代码
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    本项目提供了一套基于差分算法及图像块清晰度对比技术的源代码，适用于图像处理领域中的质量评估和优化。 该代码包含基于差分算法的多聚焦图像融合算法以及用于判定不同图像块清晰度的方法的源代码。这些方法包括空间频率、边缘检测和灰度差等技术。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 利用小波变换技术改善雾天图像清晰度，提升图像质量效果
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    本研究运用小波变换技术优化雾天拍摄图片的清晰度和整体质量，旨在为低能见度环境下的视觉体验提供有效解决方案。 通过小波变换方法对雾天图像进行去雾处理，以实现图像增强的效果。
     
  • 基于全局Retinex的灰度图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。 这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。
     
  • 低对比度图片的清晰化增强MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套用于提升低对比度图像清晰度的MATLAB代码解决方案。通过先进的图像处理技术，有效增强了图像细节和整体视觉效果，适用于多种应用场景。 通过应用模糊增强的方法来提高原图像的对比度，以便于后续的分类和分割任务。