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一份常用的、经典的图像增强去雾MATLAB代码包（包含多种可用版本，适合实验对比）。

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简介：
该算法是一种相当成熟且具有代表性的图像增强和去雾技术，特别适用于学术论文实验的进行。其核心内容为一系列完整的MATLAB代码实现，涵盖了RETINEX算法的多种图像增强模块，以及各类直方图处理代码，以及用于同态滤波的各种相关代码，并且所有代码均可直接使用。

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  • 经典常用的图像增强去雾MATLAB代码（完整版，适合实验对比）.rar
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    该资源提供了经典的图像增强与去雾处理的MATLAB实现代码，包含多种算法和参数配置，适用于研究和实验中的效果对比分析。 这段文字描述了一套较为全面的经典图像增强对比去雾算法的MATLAB代码集合，适用于论文实验中的对比分析。该代码集包含了多种RETINEX图像增强方法、直方图处理技术以及同态滤波等相关内容，并且所有代码均能正常运行。
     
  • MATLAB对比实验代码-图像去雾的多曝光图像融合方法: 基于...
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    本研究利用MATLAB进行图像处理实验，探讨了多曝光图像融合技术在图像去雾中的应用效果，提供了详细的对比分析和优化方案。 雾度会严重影响室外图像的可见性和视觉质量，在实践中一直使用图像去雾技术从捕获的图片中去除模糊效果。现有的算法主要关注全局对比度和饱和度增强，但忽略了局部细节处理，导致除雾后图像在这些方面表现不佳。 本段落提出了一种基于自适应结构分解集成多曝光图像融合（PADMEF）的方法来解决单张图像去雾的问题。首先通过一系列伽马校正以及对饱和度进行空间线性调整的方式从一张模糊的图片中提取出一组不同曝光程度的序列图。然后，利用适用于每个图像补丁的基于多曝光图像融合方案自适应结构分解方法将这些不同曝光级别的图片合并成清晰无雾的效果。 所提出的去雾解决方案能够有效去除由雾引起的视觉退化，并且无需逆向物理模型来模拟和处理场景深度信息或进行昂贵而复杂的深度映射细化过程。此外，该研究中还提出了一种基于纹理能量的方法，用于衡量图像的结构分解并根据其特性自适应选择合适的斑块尺寸。这种方法可以更精确地捕捉到局部细节的信息量，并且优化了去雾后的视觉质量表现。
     
  • Matlab图像增强代码包RAR版
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    本RAR文件包含一系列使用MATLAB编写的图像增强代码，适用于不同场景下的图像处理需求。用户可从中选择适合自己的算法进行研究和开发工作。 关于图像信噪比及增强评价的MATLAB代码有很多资源可供下载学习，涵盖了有参考图像和无参考图像的情况，内容非常丰富且实用。
     
  • 运用MATLAB增强图像对比度
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    本简介探讨如何使用MATLAB编程语言来处理和分析数字图像，重点介绍提高图像对比度的具体技术与方法。通过调整亮度、色彩及应用特定滤镜等手段，使图像细节更加突出，便于进一步的视觉分析或科学研究。 关于提高图像对比度的程序，希望对大家有用。
     
  • 【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。
     
  • SAR图像的对比度增强代码
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    本代码旨在提高合成孔径雷达（SAR）图像的视觉质量，通过一系列算法优化图像对比度，增强细节可见性，适用于遥感和地理信息分析领域。 SAR原始图像的幅度范围非常大，而人眼感光范围较小，因此为了观察不同辐射能量的目标，通常需要调节对比度拉伸。本代码可以将大于某个能量阈值的目标全部缩小至该阈值水平，或将小于某阈值的能量目标放大到该阈值水平。这样就可以避免手动调整颜色条的不便。
     
  • 图像去雾报告及代码(PPT包含)
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    本PPT深入探讨了图像去雾技术，包括算法原理、最新研究成果和实际应用案例，并附有详细的代码解析与实现步骤。 针对有雾图像进行以下处理：1. 使用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像及直方图；2. 查阅相关文献分析雾天图像退化的因素，设计一种新的图像复原技术，然后将该技术应用于实际的雾天图片中并与原始图片以及经过直方图均衡处理之后的图片进行对比；3. 分析实验效果；4. 详细记录整个处理过程，并准备课堂展示。
     
  • 【图像去雾】利用多重曝光图像融合技术的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的利用多重曝光图像融合技术进行图像去雾处理的代码。通过该工具，用户能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩饱和度，适用于摄影爱好者和技术研究者。 【图像去雾】基于多重曝光图像融合进行图像去雾的MATLAB代码包含了一个专注于该技术的具体实现方法，此技术在计算机视觉、图像处理以及摄影艺术等领域中应用广泛，特别是在雾霾等恶劣天气条件下能显著提高图片清晰度和可读性。 图像去雾是解决由于大气散射导致图像模糊的重要课题。针对这一问题的研究人员提出了多种解决方案，其中基于多重曝光融合的方法因其有效性而备受青睐。 该技术的实现步骤通常包括： 1. **数据采集**：需要获取同一场景下不同曝光设置的照片多张。 2. **预处理**：对各张图片进行灰度转换、直方图均衡化等操作以增强对比度和信息量。 3. **图像融合**：利用特定算法将多张照片结合，常见的有加权平均法、小波变换或像素级/区域级的融合方法。 4. **大气散射模型应用**：通过建立数学模型来描述雾气对图片的影响，并估计透射率和大气光等参数。 5. **图像恢复**：利用上述信息重建无雾版本的照片。 6. **后处理**：可能需要进行色彩校正或锐化，使最终效果更自然清晰。 MATLAB凭借其强大的数值计算能力和丰富的图像处理工具库（如imread、histeq和fuseimages等），非常适合于此类算法的实现与优化。通过学习该代码，用户不仅能掌握去雾的基本原理，还能了解如何在实际项目中应用多重曝光融合技术，并进行效果评估。 此压缩包提供的MATLAB代码对于图像处理爱好者及专业人士来说是宝贵的学习材料，能够帮助他们提升相关技能并进一步探索信号处理、元胞自动机等其他领域。
     
  • Matlab图像融合代码-Haze去除：图像去雾的论文与实验总结
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    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法，旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中，《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章，但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括：（1）最大化局部对比度；（2）独立成分分析。此外，还有一些较新的研究成果值得关注。