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利用Matlab GUI开发的暗通道图像去雾程序。

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简介:
本人的课程报告详细阐述了自己独立完成的基于MATLAB图形用户界面(GUI)的暗通道去雾算法。报告内容包含了对该算法的深入理解和分析,并期盼能够为相关研究者提供有益的参考。此外,需要特别指出的是,该程序的设计和开发均基于MATLAB 2018B版本进行实施。

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客服
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  • 基于MATLAB GUI算法
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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。
  • 处理】原理进行Matlab代码(附带GUI).md
    优质
    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。
  • 基于技术
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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。
  • 技术】原理增强及方法(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。
  • MATLAB直方与Retinex及方法实现【附带MATLAB源码 第074期】
    优质
    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。
  • Matlab源代码-先验算法
    优质
    本作品提供了一套基于Matlab实现的暗通道先验理论的图像去雾算法源代码。此代码旨在帮助研究者和学生深入理解与应用该领域的技术原理,促进视觉效果优化的研究进展。 何凯明的暗通道先验理论在图像去雾处理领域的代码实现是目前最优秀的算法之一。
  • 单幅先验方法
    优质
    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术,有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(利用暗通道先验进行单幅图像去雾)是由何凯明提出的一种方法,旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响,从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。
  • 基于MATLAB方法
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB实现的暗通道先验理论的图像去雾算法,有效提升了雾霾天气下图像的清晰度和色彩饱和度。 MATLAB暗通道去雾函数是根据何凯明博士的论文实现的。
  • 基于先验算法MATLAB代码
    优质
    本段落提供了一套实现图像去雾效果的MATLAB程序代码,采用了先进的暗通道先验理论,能有效提升雾霾天气拍摄照片或视频的质量和清晰度。 图像去雾算法是一种用于改善因大气散射导致的图像模糊的技术。该算法通过分析并去除影响视觉效果的大气因素,恢复出更清晰、对比度更高的图片内容,在摄影、监控以及自动驾驶等领域有着广泛的应用价值。
  • 基于优先方法.zip
    优质
    本研究提出了一种基于暗通道优先原理的图像去雾算法,旨在有效提升雾霾天气下图像的清晰度和色彩还原能力。通过优化处理,该方法能够自动去除场景中的雾霾影响,增强视觉效果,适用于多种低能见度环境下的图像改善需求。 基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码,包括了源代码、论文以及测试图片。