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图像增强技术用于去雾算法的代码实现。

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简介:
作为图像去雾处理的初步学习指南,此资料仅为学习和参考提供支持,希望能够对您有所裨益!

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客服
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    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法,能够有效恢复雾霾天气下模糊不清的照片和视频,提升视觉清晰度。 作为图像去雾处理的入门资料,仅供学习参考之用,与君共勉!
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    本项目提供了一种基于图像增强技术实现去雾效果的算法源码,旨在优化视觉体验并提高低能见度环境下的图像质量。 作为图像去雾处理的入门资料,仅供学习参考之用,愿与君共勉。
  • 优质
    本项目提供一种基于图像增强技术的去雾算法代码实现,旨在改善雾霾天气下的视觉效果与图像质量。通过优化处理,有效还原清晰场景。 作为图像去雾处理的入门资料,仅供学习参考之用,愿与君共勉。
  • 优质
    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法,有效提升雾霾天气下图像清晰度和色彩还原度。 作为图像去雾处理的入门资料,仅供学习参考之用,与君共勉!
  • 优质
    本项目提供一种基于图像增强技术的先进去雾算法的实现代码,旨在改善雾霾天气下拍摄照片和视频的质量。通过优化视觉效果,使处理后的影像清晰自然。 作为图像去雾处理的入门资料,仅供学习参考之用,愿与君共勉。
  • 暗通道处理
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    本研究提出了一种基于暗通道原理的先进去雾算法,旨在显著改善雾霾天气下拍摄照片及视频的质量。通过有效去除图像中的雾霾效应,该方法能够恢复更多细节和色彩信息,从而大幅度提高视觉清晰度与真实感。 本算法基于何凯明的暗通道去雾方法,并使用MATLAB代码实现。该算法在对比度强的图片上效果显著,用户还可以通过调整主函数中的高低频参数来优化实验结果。
  • 】利暗通道原理(附带Matlab).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。
  • 快速在FPGA上
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    本研究提出了一种基于图像增强技术的快速去雾算法,并成功实现了该算法于FPGA平台,有效提升了去雾处理的速度与质量。 本段落提出了一种基于图像增强的快速去雾算法,该方法利用亮度映射技术来提高室外多雾场景下物体的辨识度,并且具有低复杂度、小延迟及高实时性的特点,非常适合在FPGA上实现。 【图像增强】作为一种改善特定条件下如雾天中图像质量的技术手段,在本段落提出的快速去雾算法中得到了应用。通过调整对比度来提升视觉效果是本方法的核心目标之一。 对于需要即时处理的场景例如监控和军事领域而言,【实时去雾】功能至关重要。与传统的计算复杂、延迟较大的去雾技术相比,文中提到的新算法更适合嵌入式系统使用,并且能够在FPGA上高效运行而无需外部存储器支持,其延时仅为纳秒级别。 亮度映射作为本段落的核心处理步骤之一,在调整图像对比度和增强远距离物体可辨识性方面发挥了关键作用。通过改变高亮区域的分布来改善雾景中的视觉效果是该方法的重要特性之一,并且可以通过调节参数p(即强度)来自适应不同场景的应用需求。 在【FPGA实现】过程中,算法首先将浮点数转换为定点整型数据,然后利用8位亮度映射表进行处理。硬件架构包括了FPGA、AD转换器和DA转换器等组件。其中,Y分量(即色彩模型中的亮度成分)被单独提取并根据BT.656标准进行定位与处理。 为了进一步优化算法效果,在实际操作中引入最大亮度参数Ymax以确保曲线高端部分的有效利用,从而增强对比度提升的效果,并且在不同光照条件下保持良好的去雾性能表现。这不仅提升了图像质量,也为实时监控和目标检测等应用场景提供了新的解决方案。
  • _Matlab下载_
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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。
  • RETINEX_ python_
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    本项目采用Python语言实现经典的RETINEX理论用于图像去雾处理,通过模拟和优化光照效果,增强图像清晰度与对比度。 该程序是Retinex去雾算法的仿真实现,经过测试证明有效。