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Matlab：针对单幅图像的暗原色去雾，提出一种改进算法。

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简介：
Matlab平台开发了一种针对单幅图象的暗原色先验去雾改进算法，该算法旨在提升图像在弱光条件下的清晰度和色彩还原度。该算法在Matlab环境下得以实现，并展现出优异的去雾性能。

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  • Matlab中的单幅图像暗原色去雾改进算法
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    本研究提出了一种针对单幅图像的暗原色去雾技术改进算法，利用MATLAB进行实验验证，有效提升了图像清晰度和视觉效果。 Matlab单幅图像的暗原色先验去雾改进算法研究
     
  • 基于暗原色的图像去雾改进算法MATLAB代码
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    本段MATLAB代码提供了一种针对暗原色方法的图像去雾技术改进方案，有效提升了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。 此MATLAB算法能够很好地通过暗原色先验实现图像去雾功能，并在设置容差后改进了天空部分失真的不足，从而达到了很好的图像去雾效果。
     
  • 改进暗通道原理的去雾图像增强算法
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    本研究提出了一种基于改进暗通道原理的去雾图像增强算法，旨在优化视觉效果并提升图像质量。通过调整参数与引入新模型，该方法能够有效减少雾霾影响，恢复更多细节和色彩饱和度，在保持计算效率的同时提高处理精度，适用于多种场景下的图像清晰化处理需求。 基于改进暗通道的去雾算法在图像增强与图像修复之间存在一定的交叉点。尽管前者侧重于客观标准，后者注重主观感受，但它们共同的目标都是提升图像质量。图像去雾是这两种技术相互结合的最佳例证之一。如果将雾霾视作一种干扰因素，则去除它的目标就是恢复到无霾条件下的清晰度，这是非常明确的客观指标。然而，若把在有雾霾环境中拍摄的照片视为原始状态的一部分，那么去雾过程就成为为了改善视觉效果而进行的一种图像增强操作。
     
  • 单幅图像去雾的暗通道先验方法
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    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术，有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior（利用暗通道先验进行单幅图像去雾）是由何凯明提出的一种方法，旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响，从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。
     
  • 基于暗通道先验的单幅图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法，有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。 何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。
     
  • 改进型暗通道先验去雾算法
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    本研究提出了一种改进型暗通道先验算法，旨在有效提升图像去雾效果，保持细节清晰的同时增强视觉体验。 为了解决雾霾图像中存在的高亮、大面积浓雾及天空区域无法清晰识别的问题，并应对取出的图像偏暗且色彩失真的情况，我们提出了一种改进算法，该算法基于暗通道先验并结合自适应阈值分割与透射率补偿技术。具体而言，通过利用OSTU（Otsu）方法进行图像分割以区分前景区域和背景区域；随后计算亮暗通道，并运用统计函数确定这两个区域内像素的比例分布情况，进而加权得出大气光强度的估计值。 在此基础上，我们引入了透射率校正参数K，以此来更精确地估算实际场景中的透射率。最后采用CLEAR方法进行色彩调整优化图像质量。实验结果显示，在使用上述改进算法处理后的雾霾图片中保留了更多的细节信息，并且减少了失真度，视觉效果更加自然真实；同时在多个评估指标上也取得了显著改善：信息熵平均提高了7.03%，SSIM（结构相似性指数）平均增加了5.56%，而MSE（均方误差）则降低了9.19%。
     
  • Fattal的单幅图像去雾方法
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    Fattal的单幅图像去雾方法是一种基于物理模型的图像处理技术，通过分析图像中不同区域的亮度和颜色信息，恢复被雾霾影响的清晰景象。这种方法利用大气散射原理，有效增强了图像细节和对比度，为改善低能见度环境下的视觉体验提供了重要手段。 Fattal发表的单幅图像去雾的matlab代码对某些图片有效，但对其他一些图片效果不佳。该方法运用了独立成分分析（ICA），基于图像表面阴影与大气光传输函数在局部块上不相关的假设来实现去雾处理。
     
  • 改进版基于暗通道的图像去雾代码
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    本代码为改进版的暗通道原理图像去雾算法，旨在优化视觉效果和计算效率。适用于多种场景，可有效提升图像清晰度与细节展示。 此代码是基于暗通道的图像去雾，在原有基础上进行了改进，并相互借鉴。
     
  • 去雾技术：单幅图像的去雾处理
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    本研究探讨了单幅图像去雾技术，旨在通过算法优化提升雾霾天气下拍摄照片或视频的清晰度和视觉效果。 单幅图像去雾使用暗通道先验的单个图像去雾方法可以参考相关文献或资料进行了解。通过boost::ublas和boost numeric bindings实现软抠图但速度较慢，难以处理大图片。我计划用Eigen库重新编写更多的矩阵操作代码以提高性能。在结果文件夹中可以看到相关的输出结果，其中refine_t.png表示经过软抠图细化后的传输图像。