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使用数字图像处理技术，图像去雾的代码（基于OpenCV）。

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简介：
该项目涉及数字图像处理技术，重点在于图像去雾算法的实现，并提供使用 OpenCV 编程语言编写的代码以及详细的实验报告。

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  • 基于OpenCV的数字图像去雾处理代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的数字图像去雾算法代码，能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩还原度。 数字图像处理中的去雾代码（使用OpenCV），附带实验报告。
     
  • 基于OpenCV的数字图像去雾处理代码
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    本项目采用OpenCV库编写了数字图像去雾算法的实现代码，旨在改善低能见度天气下图像或视频的质量。通过复杂度较低的方法有效去除雾霾影响，提升视觉清晰度。 数字图像处理中的图像去雾代码（使用OpenCV），附带实验报告。
     
  • 图像去雾处理技术
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    图像去雾处理技术是一种旨在改善被雾霾影响的照片或视频质量的技术。通过复杂的算法分离出场景的清晰细节和霾的影响，增强图像的整体视觉效果与清晰度。 在图像处理领域，去雾是一项关键技术，主要用于改善因大气散射导致的图像模糊问题，并提高图像的视觉质量和细节清晰度。当场景被雾气笼罩时，对比度会降低且色彩暗淡，严重影响了对重要目标的辨识能力。因此，去雾技术应运而生，旨在恢复图像的真实颜色和结构并增强其视觉效果。 该技术主要基于光学原理及大气散射模型进行设计。大气散射是指光线在穿过含有悬浮粒子（如雾、烟）介质时发生偏离的现象，导致远处物体的光线强度减弱形成模糊视效。传统的去雾方法包括暗通道先验理论和物理建模两种途径。 1. **基于暗通道先验**：这一技术由浙江大学汤晓鸥教授团队提出，并已成为最常用的方法之一。其核心假设是大部分图像局部区域至少有一个颜色通道的像素值非常低，这些位置对应未直接照射的部分。通过识别并利用这些“暗”点，可以估计大气光和透射率进而反推无雾状态下的原图。 2. **基于物理模型**：这种方法通常涉及更复杂的数学建模来描述光线在大气中的传播过程，比如HDR成像技术或光照距离模型等方法。通过建立晴天与雾天图像间的关系求解出去雾后的结果。 3. **深度学习方法**：随着卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，在大量带标签数据的支持下训练出来的模型能够高效准确地执行去雾任务，如DehazingNet和AOD-Net等。这些模型能捕获更复杂的图像特征，从而实现更好的效果。 在实际应用中，该技术被广泛应用到监控视频处理、自动驾驶系统、无人机航拍及遥感图像分析等领域。例如，在自动驾驶场景下去除前方道路的雾气可以提高传感器识别精度并保障行车安全；而在无人机拍摄过程中，则有助于提升照片质量使其更加鲜明生动。 对于开发者而言，理解这些去雾算法的工作原理，并能够有效地实现它们是十分重要的。同时，了解不同方法各自的优缺点也有助于根据实际需求选择最合适的处理技术以达到最佳效果。
     
  • 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。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
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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。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理之暗通道去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台探讨了暗通道先验理论在数字图像去雾中的应用，旨在改善雾霾天气下图像清晰度与视觉效果。 数字图像处理中的暗通道去雾方法及MATLAB代码实现。
     
  • 数字图像处理技术 数字图像处理技术
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    《数字图像处理技术》是一门研究如何使用计算机对图像信息进行处理的技术学科，涵盖了图像增强、分析和压缩等关键领域。 数字图像处理是指对数字形式的图像进行各种操作和技术应用的过程，包括但不限于图像增强、滤波、压缩、特征提取以及模式识别等方面的技术。这些技术广泛应用于医学影像分析、遥感与地理信息系统、安全监控等领域，极大地促进了相关行业的进步和发展。
     
  • 基于融合技术的DePAMEF图像去雾代码
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    本项目开发了一种基于融合技术的DePAMEF算法，旨在有效去除图像中的雾霾影响。通过优化处理流程，该代码能够显著提升图像清晰度和视觉效果，在复杂环境光条件下表现尤为突出。 IEEE SENSORS JOURNAL 中的论文 Image Dehazing by An Artificial Image Fusion Method based on Adaptive Structure Decomposition 的源代码仅用于科研使用。若使用，请引用 DOI:10.1109/JSEN.2020.2981719。 请在研究中参考以下文献： @ARTICLE{9040575, author={M. {Zheng} and G. {Qi} and Z. {Zhu} and Y. {Li} and H. {Wei} and Y. {Liu}}, journal={IEEE Sensors Journal}, title={Image Dehazing by an Artificial Image Fusion Method Based on Adaptive Structure Decomposition}, year={2020}, volume={20}, number={14}, pages={8062-8072}}
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
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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。
     
  • 数字图像处理课程设计（图像去雾）.docx
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    本文档为《数字图像处理》课程的设计报告，专注于开发图像去雾算法。通过理论分析与实践操作相结合的方法，优化了视觉效果，提升了图像质量。 【数字图像处理课程设计——图像去雾】在数字图像处理领域内，去除因大气散射导致的模糊效果是一项重要的技术手段，在交通监控、户外视觉系统等领域有着广泛应用价值，能够显著提高雾天条件下拍摄到的照片质量。本项目的目标是开发一款专门用于改善雾天图片清晰度和可读性的软件工具。 课程设计的主要任务包括： 1. 通过直方图均衡化方法来增强模糊图像的对比度，并分析处理前后图像及对应的直方图表变化情况。 2. 分析大气散射对成像效果的影响机制，开发出一种有效的去雾算法并评估其性能；同时与原始图片和经过直接调整后的版本进行比较测试。 3. 制作易于操作的人机交互界面，使整个处理流程更加直观便捷。 设计原理基于Narasimhan提出的单色大气散射模型。根据该理论框架，图像中的每个像素值取决于场景中物体的反射率、距离以及周围空气条件等因素。然而直接从模糊图样中准确推断出这些参数是非常困难甚至不可能实现的任务，因此需要借助一些假设来进行简化处理。 具体实施方案如下： 1. **白平衡**：首先通过估计天空亮度A来校正光照颜色偏差。为了避免噪声干扰，在计算之前会对各色通道执行最小滤波操作，并选取最亮区域的平均值作为参考。 2. **大气散射函数估算**：利用V(x)表示不同位置处的大气衰减程度，然后基于经过预处理后的输入图像I来近似求解该参数。其取值范围限定在0到I之间。 3. **恢复场景反射率**：借助于先前计算得到的A和V(x)，可以进一步推导出真实物体表面的反照系数ρ。这是整个去雾过程的核心步骤，通过简化方程可将其转化为仅包含一个变量的问题进行求解。 4. **色调调整**：最后阶段是对已经清晰化后的图像执行色彩校正操作，使其更接近于实际观察到的情况。 5. **对比直方图均衡法的效果**：使用MATLAB内置的histeq函数对原图片实施相同类型的增强处理，并将其与去雾技术产生的结果进行比较研究以评估各自的优势和局限性。 完成上述步骤之后，还需撰写一份总结报告来回顾整个项目的过程及心得体会。此外还会列出参考文献以便进一步学习相关知识和技术。 综上所述，本课程设计旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础理论及其在特定环境（如雾天）下的应用策略，并通过实践操作加深对去雾算法的理解与运用能力。