Advertisement

暗通道去雾技术可用于图像增强处理。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该算法是建立在何凯明暗通道去雾算法之上的，并以MATLAB代码进行编码。在对比度较高的图像中，该算法表现出较为显著的效果。此外，用户还可以通过在主函数中调整高频和低频参数来对实验结果进行精细的调整和优化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于暗通道的去雾技术，实现图像增强处理
    优质
    本研究提出了一种基于暗通道原理的先进去雾算法，旨在显著改善雾霾天气下拍摄照片及视频的质量。通过有效去除图像中的雾霾效应，该方法能够恢复更多细节和色彩信息，从而大幅度提高视觉清晰度与真实感。 本算法基于何凯明的暗通道去雾方法，并使用MATLAB代码实现。该算法在对比度强的图片上效果显著，用户还可以通过调整主函数中的高低频参数来优化实验结果。
     
  • 基于暗通道的图像去雾技术
    优质
    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。
     
  • 【图像去雾技术】利用暗通道原理的图像增强及去雾方法（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供基于暗通道先验理论的图像去雾算法，包括详细步骤说明和实用的Matlab实现代码，适用于研究与学习。 这段文字描述的是经过验证有效的MATLAB仿真代码。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理之暗通道去雾技术
    优质
    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。
     
  • 改进暗通道原理的去雾图像增强算法
    优质
    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。
     
  • 基于暗通道的去雾技术
    优质
    该研究探讨了基于暗通道原理的图像去雾算法，通过分析雾霾环境下的图像特征，提出了一种有效去除图像雾霾影响的方法。 基于MATLAB的图像去雾算法涉及一个已有的待处理图像I(X)以及目标恢复的无雾图像J(x)。A代表全球大气光成分，t(x)表示透射率。在现有条件下，我们只知道输入图像I(X)，需要求解的目标值是J(x)。根据基本代数知识可知这是一个有无数可能解的问题。因此，在特定先验信息的基础上才能确定具体解决方案。
     
  • 基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术
    优质
    本研究结合了暗通道先验与Retinex理论，提出了一种先进的图像去雾方法，旨在恢复雾霾环境中图像的真实细节与色彩。通过优化处理步骤，有效提升了去雾效果及视觉质量。 本GUI界面为图像去雾系统，并使用MATLAB实现了以下功能：1. 使用全局直方图均衡化的方法对有雾图像进行去雾处理；2. 采用Retinex算法实现给有雾图像的去雾操作；3. 利用暗通道算法来去除有雾图片中的雾霾效果。4. 对无雾图像添加模拟的大气散射效应，然后使用上述三种方法分别对其进行去雾处理，并展示最终得到的结果图。5. 通过对比直方图的变化情况，观察和分析经过不同技术手段处理前后的区别并保存这些优化过的影像文件。
     
  • 图像去雾处理技术
    优质
    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。
     
  • 基于暗通道先验与ACE增强的图像去雾研究源代码
    优质
    本项目旨在通过结合暗通道先验和自适应色彩均衡技术优化图像去雾效果。提供的源代码可用于改善雾霾条件下图像清晰度的研究或应用中。 本段落是对博客《基于暗通道先验复原—ACE增强方法的图像去雾研究（含代码）》中的源代码进行补充。相关代码提供了实现该图像处理技术的具体细节，帮助读者更好地理解和应用这一算法。
     
  • 传统图像增强方法与基于暗通道优先的去雾算法
    优质
    本研究探讨了传统图像增强技术，并深入分析了一种新型的基于暗通道优先原则的去雾算法，旨在提升图像清晰度和视觉效果。 传统的图像增强算法包括直方图均衡与Retinex算法，这些方法可以提高雾天图像的对比度。然而，它们并未从根本上解决透雾问题。为此，何凯文提出了暗通道先验理论来改善这一状况，并提供了三种相关算法的MATLAB源代码。