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图像去雾算法的代码.zip

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简介：
本资源提供了一种用于处理图像去雾效果的算法源代码，帮助用户实现增强雾霾天气下图片清晰度的功能。 采用MATLAB对雾天图像进行清晰化处理，共使用六种算法：直方图均衡法、改进的直方图均衡化算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex、带色彩恢复的多尺度Retinex以及暗原色先验。然后对比这六种算法在运行时间和信息熵方面的表现。

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  • 图像去雾算法的代码.zip
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    本资源提供了一种用于处理图像去雾效果的算法源代码，帮助用户实现增强雾霾天气下图片清晰度的功能。 采用MATLAB对雾天图像进行清晰化处理，共使用六种算法：直方图均衡法、改进的直方图均衡化算法、单尺度Retinex、多尺度Retinex、带色彩恢复的多尺度Retinex以及暗原色先验。然后对比这六种算法在运行时间和信息熵方面的表现。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    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。
     
  • 基于OpenCV的C++图像去雾算法代码
    优质
    本项目提供了一套使用OpenCV库编写的C++代码，用于实现图像去雾处理。通过先进的计算机视觉技术优化图像质量，恢复清晰度。 图像清晰化处理采用C++开发，并使用开源的OpenCV库。运行程序前需要自行配置OpenCV库。
     
  • 图像去雾实验代码.zip
    优质
    本资源包含多种基于深度学习和传统算法的图像去雾处理代码，适用于科研与教学。内含详细注释及运行示例，帮助用户快速上手实现清晰图像恢复。 天气对图像质量有很大影响。利用图像分析的相关知识，可以实现基于暗通道先验的图像去雾算法，用于增强有雾霾条件下的图片效果。该方法参考了He K, Sun J, Tang X于2009年在IEEE CVPR会议上发表的一篇论文《Single image haze removal using dark channel prior》。项目文件包括代码、测试用图以及一些展示处理结果的示例图像。
     
  • 【图像去雾】利用Retinex算法的Matlab代码实现.zip
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾算法.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，通过代码和文档详细介绍如何去除图像中的雾霾效应，使图像更加清晰。适用于科研与学习。 该项目源码及项目说明已准备完毕，并在Windows 10/11测试环境中进行了验证，一切正常运行。演示图片与部署教程均包含于压缩包内。
     
  • defog.zip_defog_fpga 图像去雾算法_FPGA实现_图像去雾处理
    优质
    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。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
    优质
    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。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • 基于暗通道优先的图像去雾算法代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于暗通道优先理论的先进图像去雾算法源代码。通过有效去除雾霾影响，显著提升图像清晰度和视觉效果。适合研究与开发使用。 基于何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法，文件包中有测试图片，可以直接进行测试运行。部分代码已添加注释，直接运行test.m即可。