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图像去雾通过MATLAB进行实现。

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简介:
利用暗通道先验技术,并结合导向滤波算法,对图像去雾进行处理。该图像去雾方法在 MATLAB 环境中得以实现。

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客服
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    本项目运用MATLAB编程环境,实现了对模糊不清的图片进行清晰化处理的技术研究与应用开发,旨在提高图像视觉效果和后续分析准确性。通过算法优化,有效去除图像中的雾霾影响,增强细节展现能力。 GUI图像去雾的MATLAB方法。带界面功能,支持不同算法的选择,并显示处理前后的效果图。
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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。
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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。
  • 】利用MATLAB偏振水下模糊【附带Matlab源码 396期】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用,并提供相关代码,帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码,并且经过验证确认可行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题,请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于: - 图像增强:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强; - 图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
  • MATLAB中的处理——利用直方
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    本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法,通过调整图像对比度和亮度,恢复清晰视觉效果。 这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码,该代码涵盖了完整的图像增强功能。
  • MATLAB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。
  • 】利用MATLAB直方与Retinex及暗道方法【附带MATLAB源码 第074期】
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    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。
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    本项目利用MATLAB实现图像和图片的去雾处理技术,旨在改善低能见度天气条件下图像的清晰度和视觉效果。 图像去雾技术是数字图像处理领域的重要研究课题之一,其主要目标是在大气散射导致的图像模糊情况下恢复清晰度,提升视觉效果。在实际应用中如监控系统、无人机航拍及遥感成像等领域,该技术具有广泛的应用需求。 利用MATLAB这一强大的科学计算工具进行图像去雾算法开发时,需掌握以下几个关键知识点: 1. **大气散射模型**:这是理解图像去雾原理的基础理论。光线在穿过含有颗粒的大气层过程中会发生相互作用,导致远处物体变得模糊不清。经典模型包括Koenderink和Narasimhan&Bovik提出的模型。 2. **暗通道先验方法**:这一技术由Jiebo Liu等人提出,其核心思想是在无雾图像中存在大量像素区域的色彩值非常低,在有雾条件下同样适用,并通过这些“暗”特征来估算大气光和传输矩阵。 3. **大气光估计**:准确地从有雾图像中提取出背景的大气光照信息是去雾过程中的重要环节。常用的方法包括寻找最暗的像素点或分析直方图分布峰值等,MATLAB提供了诸如`imhist`这样的函数来帮助实现这一目的。 4. **传输矩阵估算**:基于前述步骤得到的信息(即大气光),接下来是对图像中每个位置的大气散射影响程度进行估计。这一步通常涉及到局部统计和插值处理技术的应用。 5. **图像恢复过程**:一旦获得必要的参数,就可以利用反卷积或求逆等数学方法来去雾并还原出清晰的图片了。MATLAB中的`deconvolve`或者`pinv`函数可以实现这一目的。 6. **优化算法应用**:为了进一步提升去雾效果,还可以引入诸如梯度下降、Levenberg-Marquardt法之类的优化技术以寻找最优解。MATLAB提供了丰富的工具箱支持此类需求的开发工作。 7. **对比度增强处理**:由于经过去雾后的图像可能显得较暗淡,因此通常还需要进行额外的亮度调整或直方图均衡化等操作来改善视觉效果。这可以通过使用`imadjust`函数轻松完成。 8. **实验与评价方法**:在MATLAB中可以编写脚本批量处理多幅图片,并利用PSNR(峰值信噪比)及SSIM(结构相似性指标)这样的标准对去雾结果进行客观评估。 综上所述,通过深入学习和掌握这些知识点和技术手段,在MATLAB平台上实现图像的清晰度恢复不仅是可行的,而且还能在此基础上进一步探索优化途径以达到更佳的效果。
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    本Markdown文档提供了基于暗通道先验理论实现图像去雾效果的MATLAB代码,并包含图形用户界面(GUI),便于使用者操作和调试。 【图像增强】基于暗通道实现图像去雾的MATLAB源码及图形用户界面(GUI)代码分享。
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    本文档探讨了利用MATLAB开发图像去雾系统的方法和技术,详细介绍了算法的设计、实现和优化过程。通过实验分析验证了该系统的有效性和实用性。 本段落介绍了一个基于MATLAB平台的图像去雾系统的设计与实现。该系统旨在解决雾霾天气下导致的图像质量退化问题,通过优化技术提升计算机视觉系统的性能。 一、课题背景 在雾霾等恶劣气候条件下,大气能见度降低会导致景物图像的质量下降和对比度减弱,这影响到了行车安全以及卫星导航等多个领域的工作效率。随着科技的进步与成本的降低,如今越来越多的应用场景开始依赖于高质量的图像处理技术来保证系统的全天候正常运行。 二、算法介绍 1. 全局直方图均衡化:此方法通过对彩色图片中R、G、B三个颜色通道分别进行histeq(直方图均衡)操作,并重新组合这三个通道,以达到增强整体亮度的目的。然而这样做可能会改变原始图像中的像素分布情况。 2. 局部直方图均衡化:该算法采用固定大小的滑动窗口依次处理R、G、B三个颜色分量的所有像素点,在保持原有色彩信息的同时实现了局部区域内的对比度提升,但部分细节可能因此而丢失或模糊。 3. Retinex算法:此方法首先将图像分解为不同的色相通道,并对每个单独的颜色进行卷积操作。这种方法在保留原始图片特征的基础上改进了前两种技术的效果,避免了颜色失真的问题出现。 三、用户界面设计 本段落所提及的系统配备了一个基于MATLAB开发的人机交互式图形用户接口(GUI),使得图像处理过程更加直观易用。通过这个友好的操作平台,使用者可以轻松地选择不同的去雾算法并查看结果对比情况。 综上所述,该研究项目成功构建了一套能够有效改善雾霾天气下图像质量的解决方案,并且为用户提供了一个便捷的操作界面来实现这一目标。