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C++环境下基于暗通道与导向滤波的图像去雾算法实现

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简介：
本研究在C++环境中开发了一种图像处理技术，结合暗通道先验和导向滤波方法，有效实现了去除雾霾影响的算法。通过实验验证了该算法能够显著提升去雾效果，在保留图像细节的同时增强视觉清晰度。 基于暗通道和导向滤波的图像去雾算法C++实现

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  • C++环境下基于暗通道与导向滤波的图像去雾算法实现
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    本研究在C++环境中开发了一种图像处理技术，结合暗通道先验和导向滤波方法，有效实现了去除雾霾影响的算法。通过实验验证了该算法能够显著提升去雾效果，在保留图像细节的同时增强视觉清晰度。 基于暗通道和导向滤波的图像去雾算法C++实现
     
  • 暗通道去雾结合导向滤波
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    本研究探讨了一种基于暗通道原理与导向滤波技术相结合的新方法，用于增强图像去雾效果。通过优化算法参数，有效提升了雾霾环境中图像的清晰度和色彩还原度。 我使用的是VS2010+OpenCV2.49环境，可以根据个人情况调整配置。代码采用了三通道去雾技术，效果不错，比单通道更好一些。与softmating相比稍逊一筹，但速度快得多。
     
  • 基于导向滤波的图像去雾方法
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    本研究提出了一种采用导向滤波技术的先进图像去雾算法，有效提升雾霾天气下图像清晰度与视觉效果。 用导向滤波算法实现图像去雾可以直接运行。
     
  • 基于OpenCV的暗通道去雾算法实现
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    本项目利用OpenCV库实现了暗通道先验理论的去雾算法，有效改善了雾霾天气下图像和视频的质量。通过代码优化和技术实现，展示了如何在实际场景中应用计算机视觉技术解决大气散射问题。 用OpenCV2.3.1实现的暗通道去雾算法。压缩文件包含一个工程文件，解压后可以看到“说明文档.txt”，其中粘贴了代码可以直接使用。这是个人练习的作品，注释较为详细。此外，该工程还附带了一段Matlab代码，整个OpenCV代码的编写过程参考的就是那段Matlab代码。
     
  • 改进型暗通道去雾算法——基于OpenCV的C++实现
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    本研究提出了一种改进的暗通道去雾算法，并采用C++在OpenCV平台上实现了该算法。通过优化处理步骤和参数调整，有效提升了图像清晰度与细节表现力。 基于暗通道先验的改进算法在改善效果方面表现显著，并使用OPENCV C++实现。
     
  • 基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术
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    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。
     
  • 基于MATLAB GUI的暗通道图像去雾算法程序
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    本简介介绍了一种利用MATLAB图形用户界面（GUI）实现的暗通道先验图像去雾算法。该程序能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度，改善视觉效果。通过简单的操作即可快速去除图像中的雾霾影响，适用于科研与教学等多种场景。 本人的课程报告内容是关于自己实现的基于MATLAB GUI 的暗通道去雾算法，并包含算法原理解析。希望本程序能够有所帮助。补充说明：该程序是在MATLAB2018B环境下编写的。
     
  • 基于暗通道先验的图像去雾算法研究
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    本研究探讨了一种基于暗通道先验理论的图像去雾技术，通过优化算法提高图像在雾霾环境中的清晰度和细节表现。 参数说明：I 表示待去雾的图像；J 为要恢复的无雾图像；A 是全球大气光成分，包括r、g、b三个通道的三维向量；te 代表透射率矩阵；t 则是经过滤波平滑后的透射率矩阵。首先求出每个像素RGB分量中的最小值，并将其存入一幅与原始图像大小相同的灰度图中。接着对这幅灰度图进行最小值滤波，其中滤波的半径由窗口大小决定。根据暗通道先验理论，J_dark会趋向于0。
     
  • 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。