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MATLAB视频与图像去雾系统（含GUI、源码及万字技术文档）.zip

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简介：
本资源提供了一套全面的MATLAB工具包，用于实现视频和图像的去雾处理。包含用户界面(GUI)设计、完整代码以及详尽的技术文档，旨在帮助研究者深入理解并应用该算法。 基于MATLAB的视频或图像去雾系统。该系统可以选择多种方法进行处理，并且可以同时应用于图片或者视频。此外，还包括了对去雾后图像质量评价的相关指标。

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  • MATLAB视频与图像去雾系统（含GUI、源码及万字技术文档）.zip
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    本资源提供了一套全面的MATLAB工具包，用于实现视频和图像的去雾处理。包含用户界面(GUI)设计、完整代码以及详尽的技术文档，旨在帮助研究者深入理解并应用该算法。 基于MATLAB的视频或图像去雾系统。该系统可以选择多种方法进行处理，并且可以同时应用于图片或者视频。此外，还包括了对去雾后图像质量评价的相关指标。
     
  • MATLAB视频去雾【GUI、源码、论文】，图像去雾Matlab技巧和资源
    优质
    本资源提供基于MATLAB的视频去雾解决方案，包含图形用户界面（GUI）、完整源代码及参考文献。适用于研究与学习图像处理技术中的去雾算法。 二、算法介绍 1. 全局直方图均衡化：简单来说就是对彩色图像的R、G、B三个通道进行统一处理，不考虑其他因素。 2. 局部直方图均衡化：使用一个固定大小的窗口在图像上滑动，并分别对每个局部区域内的R、G、B通道进行独立处理。 3. Retinex算法：简单来说就是将图像中的反射和照明成分分离出来。
     
  • MATLAB图像去雾技术（含多种方法、视频处理及GUI）.rar
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    该资源包提供了使用MATLAB进行图像去雾的技术教程和代码示例，涵盖多种算法、视频处理以及图形用户界面开发。适合科研与学习参考。 一、课题背景 雾气在很大程度上会降低能见度，并导致拍摄的图像对比度下降。特别是在智能化时代背景下，这对交通领域的影响尤为显著。因此，找到解决因自然现象造成的图像对比度减弱问题的方法对整个领域的进步具有重要意义。 近年来，随着互联网技术的发展，图像处理技术也日趋成熟，在户外视觉方面取得了突出进展。这些技术不仅应用于户外环境，还在其他领域得到广泛应用。MATLAB具备强大的图像处理功能，能够将恶劣天气条件下拍摄的图片进行优化处理，从而提高其对比度以接近原始状态。本次研究主要采用三种算法对图像实施去雾处理。 通过以上描述可以看出，在当前的技术背景下寻找有效的去雾技术对于提升视觉效果和改善交通管理具有重要意义，并且随着软件工具如MATLAB的发展，实现这一目标变得更为可行。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾源码及GUI系统.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的图像去雾算法源代码及其图形用户界面（GUI）系统。通过该工具，用户可以轻松实现对雾霾影响下的图片进行清晰化处理，并支持参数调节以获得最佳效果。此项目适用于科研学习和实际应用需求。 MATLAB图像去雾系统是一种利用该编程语言实现的算法，用于处理模糊或有雾的图片，并恢复其清晰度。 这种系统的实施通常涉及以下步骤： 1. 读取输入图：使用MATLAB中的imread函数来加载需要处理的带雾图像。 2. 预处理：进行诸如去噪和对比度增强等预处理操作，可以利用MATLAB提供的多种图像处理功能实现这些任务。 3. 大气光估计：通过特定算法如暗通道先验或色彩衰减法估算图片中的大气光照强度值。 4. 透射率计算：基于先前确定的大气光强度值和适当的算法（例如暗通道先验、颜色消退等），来评估每个像素的穿透度。 5. 图像修复：根据已知的透射率与大气光信息，采用简单线性迭代或导向滤波器等方式对图像进行修复处理。 6. 显示及保存结果：展示经过改进后的图，并将其存储在指定的位置。 上述流程仅为简化版本；实际上存在多种不同的去雾算法可供选择。由于MATLAB拥有广泛的图像处理工具包和函数库，因此能够轻易地实现各种类型的去雾技术。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾工具（含GUI及视频处理）.zip
    优质
    本资源提供一个基于MATLAB开发的图像去雾工具包，内含图形用户界面(GUI)和视频处理功能，便于用户直观操作并实现高质量的图像与视频去雾效果。 在MATLAB平台上进行图像去雾处理，并配备一个人机交互的GUI界面。用户可以选择局部直方图均衡化、全局直方图均衡化和Retinex算法来优化图像质量。通过对比处理前后的图像直方图，可以评估这些方法的效果。直方图反映了图像中各灰度值在0到256之间的分布情况。信息论表明，具有均匀分布的直方图表征的信息量是最大的。
     
  • MATLAB去雾视频GUI界面源码
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    本作品提供了一个基于MATLAB开发的去雾视频处理图形用户界面（GUI）的源代码。该工具能够高效地去除视频中的雾霾效果，增强图像清晰度和色彩饱和度，适用于科研、教学及工业应用等场景。 该课题基于MATLAB平台进行图像去雾处理，并配备一个人机交互的GUI界面。用户可以选择局部直方图均衡化、全局直方图均衡化或Retinex算法对图像进行处理。通过对比处理前后的图像，可以观察到其灰度值分布的变化情况。根据信息论原理，具有均匀分布直方图的图像包含的信息量是最大的。
     
  • MATLAB图像去噪[多种方法，GUI界面，万字文档].zip
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    该资源包含一个详细的万字文档及配套的图形用户界面（GUI）程序，介绍并实现了多种在MATLAB环境下进行图像去噪的技术和算法。适合科研与学习使用。 本课题题目为《MATLAB图像去噪算法研究》。 随着信息化社会的发展，图像在信息传播中的作用日益重要。因此，在数字图像处理领域中，消除采集与传输过程中产生的噪声以确保图像质量成为一项关键任务。本段落主要探讨和分析邻域平均法、中值滤波法以及小波变换法等三种常见的去噪算法。 文章首先介绍了用于图像处理的常用函数及其应用方法；接着详细解释了这三种去噪技术的基本原理与特性；最后，利用MATLAB软件对一张受到高斯噪声或椒盐噪声污染的图片进行仿真实验。通过分析这些仿真实验的结果可以得出以下结论：均值滤波是一种典型的线性滤波方式，在抑制高斯噪声方面表现出色；而中值滤波则属于非线性的去噪方法，尤其适用于去除椒盐噪声；另外，通过对小波系数应用阈值处理可以在变换域内有效移除低幅值的噪音与不必要的信号。
     
  • MATLAB图像去雾处理（含多种方法、视频处理及GUI）.rar
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    本资源提供详尽的MATLAB图像去雾技术教程与代码，涵盖多种去雾算法、视频处理技巧以及图形用户界面设计，适用于科研和工程应用。 MATLAB图像去雾处理包含多种方法，并且适用于视频处理以及图形用户界面设计。文件名为：MATLAB图像去雾处理（多方法，视频处理，GUI）.rar。
     
  • 基于Python的图像去雾算法研究与实现（含源码、文档及演示视频）.zip
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    本资源提供了一套基于Python的图像去雾算法的研究和实现方案，包括完整的代码库、详细的技术文档以及操作演示视频。适合科研人员和技术爱好者深入学习和应用开发。 基于Python的毕业设计：图像去雾算法研究系统（源码+说明+演示视频），适合本科高分项目。 【技术栈】Python + Django + MySQL 【实现功能】 用户管理模块： - 用户登录：输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；如失败则提示错误。 - 用户注册：在页面填写名称、密码等信息完成注册，系统自动生成用户ID，并将数据保存到数据库的用户表中。 图像管理模块： - 图像上传：选择要上传的文件并将其信息存储于数据库中的图像表内。 - 图像列表：展示当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间等），支持用户挑选需处理的照片。 - 图片删除：允许用户移除其先前上传过的照片。 图像处理模块： - 图像去雾：选择待处理的图片，点击按钮启动FFANet深度学习模型进行去雾操作，并将结果保存到数据库中的处理表内。 - 处理记录展示：列出当前用户的全部图像处理历史（包括名称、时间及效果），用户可查看具体的结果。 系统管理模块： - 系统日志：追踪所有关键的操作行为，如登录信息、文件上传等，详细记载操作时间和执行者身份。 - 管理设置：管理员能够调整系统的各项参数和规则。
     
  • MATLAB图像去雾系统.zip
    优质
    本资源为一款基于MATLAB开发的图像去雾处理软件包，提供源代码与示例数据集，适用于科研和工程应用中改善低能见度环境下的图像质量。 MATLAB图像去雾系统是一款利用MATLAB开发的软件工具，主要用于改善雾霾天气下拍摄的照片或视频的质量。该系统通过先进的算法和技术手段去除图像中的雾霾效应，使得处理后的图片更加清晰明亮。