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该图像去雾技术基于MATLAB平台。

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简介：
The graphical user interface (GUI) offers the flexibility to select any desired image and provides a choice of fog removal techniques, utilizing methods such as histogram processing and the retinex algorithm.

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  • 基于MATLAB的遥感图像去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的遥感图像去雾算法，旨在改善低能见度下的影像质量。通过优化透射率估计和大气散射模型，有效提升了图像清晰度与细节展现能力。 在使用遥感影像的过程中经常会遇到灰蒙蒙的影像资源，在找不到替代影像的情况下，可以利用MATLAB编程对其进行图像处理以改善质量。
     
  • 基于直方图优化的MATLAB图像去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台，提出了一种基于直方图优化的图像去雾算法，有效改善了雾霾天气下图像的视觉效果和清晰度。 基于直方图优化的图像去雾技术在MATLAB中的应用研究
     
  • 基于MATLAB的图像去雾技术（Dark Channel先验）
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    本研究利用MATLAB平台，采用Dark Channel先验算法，有效提升了图像去雾效果，增强了雾霾天气下图像的清晰度和细节表现。 暗通道先验和导向滤波算法在MATLAB中的图像去雾实现。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾技术毕业设计
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    本毕业设计采用MATLAB平台，研究并实现了一种有效的图像去雾算法。通过模拟大气散射模型，优化透射率估计，恢复清晰图像，为视觉增强和计算机视觉应用提供技术支持。 本科毕业设计使用MATLAB的GUI设计了一个界面，实现了多种方法的图像去雾功能。主函数已经给出，并且包含了所有方法的具体函数以及详细的代码解释。如果有需要答辩PPT或参考论文等资料，请联系我。此外，我还提供了用于展示效果的去雾图片。
     
  • PyTorch 图像去雾技术
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    本项目利用PyTorch框架探索图像去雾技术，通过深度学习模型提升雾霾天气下照片清晰度，实现自动增强视觉效果。 在图像处理领域，去雾（Dehazing）是一项常见的任务，其目的是恢复因大气散射导致的图像清晰度降低。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的灵活性和效率来构建和训练复杂的神经网络模型。本项目专注于利用PyTorch实现图像去雾功能，并包含了完整的源代码和预训练权重，使得用户可以快速地在自己的环境中运行。 1. **PyTorch框架介绍**： PyTorch是一个基于Torch的开源机器学习库，由Facebook的AI研究团队开发。它支持动态计算图，这意味着可以在运行时构建和修改模型，这在调试和实验新想法时非常有用。此外，PyTorch还具有丰富的社区支持和大量的预训练模型，便于快速上手和研究。 2. **图像去雾原理**： 图像去雾是基于物理模型的，通常使用大气散射模型。该模型假设图像中的每个像素值是原始清晰图像与大气光、传输矩阵的乘积。去雾的目标就是通过估计这些参数来恢复原始图像。 3. **深度学习在图像去雾中的应用**： 近年来，深度学习技术在图像去雾任务中取得了显著的进步。通过卷积神经网络（CNN），模型可以从大量带雾和无雾图像对中学习到去雾的特征和规律，自动提取并学习去雾的表示。 4. **项目结构**： 该项目包括以下部分： - `model.py`：定义了用于图像去雾任务的深度学习模型。 - `train.py`：训练脚本，包含数据加载、优化器设置及损失函数配置等步骤。 - `test.py`：测试脚本，用于在新图像上应用预训练好的模型进行去雾处理。 - `data`：存放了用于训练和验证的带雾与无雾图像对的数据集。 - `weights`：包含已训练完成并可用于直接部署或进一步实验的权重文件。 5. **运行步骤**： - 确保安装PyTorch及其他必要的依赖库，如PIL、matplotlib等。 - 解压项目文件，并进入相应的目录中进行操作。 - 如需重新训练模型，请根据实际情况调整数据路径和超参数后使用`train.py`脚本执行训练过程。 - 使用预设的权重或新生成的权重，在实际场景下运行测试程序以实现图像去雾功能。 6. **源码分析**： - 源代码中运用了PyTorch框架中的核心模块，如网络结构定义、优化器选择等。 - 训练阶段通常会采用交叉熵损失函数（针对分类问题）或均方误差损失函数（用于回归任务），以评估模型性能并进行参数更新。 7. **评估与可视化**： 在项目实施过程中，可以通过计算图像清晰度指标如PSNR和SSIM来量化去雾效果，并通过对比图例的形式展示处理前后的视觉差异。 这个基于PyTorch的图像去雾项目提供了一个完整的解决方案框架，涵盖了从设计网络结构到训练、测试的所有环节。它不仅能够帮助研究者快速掌握深度学习在图像去雾领域的应用技术，同时也为开发者提供了便捷的学习和实践平台。
     
  • 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。
     
  • 基于暗通道的图像去雾技术
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    该研究聚焦于通过分析图像中的暗通道先验原理来提升去雾效果，旨在恢复雾霾天气下模糊不清的照片或视频，使视觉体验更加清晰明亮。 本代码基于何凯明博士提出的暗通道先验去雾理论，能够实现单幅图像的去雾处理，并取得了良好的效果。该代码可以直接在VS2015+OpenCV3.0.1环境下运行。
     
  • 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。
     
  • 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}}