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MATLAB中的图像处理——利用直方图进行去雾

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简介：
本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法，通过调整图像对比度和亮度，恢复清晰视觉效果。 这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码，该代码涵盖了完整的图像增强功能。

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  • MATLAB中的图像处理——利用直方图进行去雾
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    本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法，通过调整图像对比度和亮度，恢复清晰视觉效果。 这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码，该代码涵盖了完整的图像增强功能。
     
  • 【图像处理】利用暗通道原理进行图像去雾的Matlab代码（附带GUI）.md
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    本Markdown文档提供了基于暗通道先验理论实现图像去雾效果的MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者操作和调试。 【图像增强】基于暗通道实现图像去雾的MATLAB源码及图形用户界面（GUI）代码分享。
     
  • 利用Python进行数字图像处理（去除雾霾效果）【100010439】
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    本项目旨在使用Python编程语言探索和实现数字图像处理技术，重点在于开发一种算法以有效去除图像中的雾霾效应。通过集成OpenCV及NumPy等库，我们将分析并优化图片质量，使模糊、昏暗的风景照焕发光彩。这不仅展示了如何利用代码增强视觉体验，同时也为改善摄影效果提供了实用方案。 我的大作业要求调研并实现去雾算法，并发现其中的问题以及进行改进。首先我实现了基于暗原色先验的去雾算法，并在运算速度与去雾效果方面做出了一定程度上的优化提升。随后，我又训练了一个AOD卷积网络来进行图像的去雾处理，通过对数据集图片做适当的预处理来提高该网络模型的鲁棒性，从而达到更好的去雾效果。 对于基于暗原色先验算法的部分，我使用MATLAB编程语言进行实现，并设计了用户界面；至于使用AOD卷积网络的方法，则是通过Python编写代码完成并利用pyqt技术构建相应的用户操作界面。
     
  • 基于直方图改进的图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于直方图改进技术的图像去雾算法，旨在增强有雾条件下图像的清晰度和视觉效果。通过优化直方图分布来恢复图像细节，使处理后的图像更具真实感和对比度。 为了进行图像去雾实验，我们采用了全局直方图均衡化和局部直方图均衡化算法，并使用Retinex增强算法作为这些方法的补充，以优化基于直方图的图像去雾技术。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
     
  • 第一章：利用直方图优化的图像去雾方法
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    本章提出了一种基于直方图优化的图像去雾算法，通过改进大气散射模型和调整图像亮度与对比度，有效恢复了雾霾环境下图像的清晰度和色彩饱和度。 基于直方图优化的图像去雾技术使用MATLAB智能驾驶深度学习方法进行了全套系统开发，并整理了相关的函数处理流程。最终通过GUI展示了整个技术处理过程。
     
  • 基于直方图优化的图像去雾方法及源码_图像处理
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    本项目提出了一种利用直方图优化技术进行图像去雾的方法，并提供了相应的源代码。通过调整图像中的像素值来改善雾霾天气拍摄照片的质量，使图像更加清晰、自然。适合对图像增强与视觉效果提升感兴趣的开发者和技术爱好者研究使用。 本程序用MATLAB语言实现基于直方图优化的图像去雾技术功能。
     
  • 基于直方图改进的图像去雾方法.zip
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    本研究提出了一种基于直方图改进技术的图像去雾算法，通过优化图像对比度和细节恢复，有效改善了雾霾天气下拍摄照片的质量。 本程序探讨了在雾霾天气下图像清晰化的技术，并使用MATLAB编程实现雾天图像的清晰化处理。代码包含详细的注释和图片资源，可以直接运行。
     
  • 基于直方图改进的图像去雾方法.rar
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    本研究提出了一种基于直方图改进技术的新型图像去雾算法。通过优化图像直方图分布，有效提升了雾霾环境中图像的清晰度和色彩还原度，为视觉效果不佳的图片提供了一个有效的解决方案。 使用Matlab语言通过直方图处理图像以实现清晰化效果并达到去雾的目的。代码简洁易懂，具有一定的参考价值。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法实现图像去雾【附带MATLAB源码 第074期】
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB进行图像去雾处理，结合了直方图、Retinex理论以及暗通道原理。文章提供了详细的MATLAB源代码供读者参考和学习，是第074期的分享内容。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 适用版本 Matlab 2019b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行直至程序完成并得到结果 4. 仿真咨询 如需进一步服务，可以联系博主或查看博客文章中的相关信息。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 图像增强：同态增晰、萤火虫算法 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论，暗通道处理，偏振水下模糊处理，双边滤波处理，颜色衰减先验。