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基础的Retinex去雾算法程序

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简介：
本程序基于经典Retinex理论实现图像去雾效果，通过分解图像的光照和反射成分来增强视觉清晰度。 代码提供了基于Retinex原理的最基本MATLAB实现方法。

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  • 基础的Retinex去雾算法程序
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    本程序基于经典Retinex理论实现图像去雾效果，通过分解图像的光照和反射成分来增强视觉清晰度。 代码提供了基于Retinex原理的最基本MATLAB实现方法。
     
  • RETINEX去雾算法_ python实现_去雾技术
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    本项目采用Python语言实现经典的RETINEX理论用于图像去雾处理，通过模拟和优化光照效果，增强图像清晰度与对比度。 该程序是Retinex去雾算法的仿真实现，经过测试证明有效。
     
  • Retinex+CLAHE_基于Retinex的去雾_Retiex_matlab_ssr_
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    本项目采用Retinex理论结合CLAHE技术进行图像去雾处理，通过MATLAB实现SSR模型优化，有效改善雾霾天气下的视觉效果。 结合Retinex和CLAHE进行图像去雾处理时，可以使用不同的Retinex算法，包括ssr、msr和msrcr。
     
  • 基于ZYNQ的Retinex算法实时图像去雾
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    本研究利用ZYNQ平台实现高效的Retinex算法，以实现实时图像去雾处理。通过硬件与软件协同设计优化算法执行效率，提升图像清晰度和视觉效果。 雾霾天气严重影响了户外视频系统的图像质量。随着这些系统在各个领域的广泛应用，迫切需要一种能够进行实时处理的小型化嵌入式图像去雾解决方案。我们提出了一种基于ZYNQ的Retinex算法来实现这一目标，在HSV颜色空间中对亮度分量V应用Retinex算法以去除雾霾影响；该方法采用ARM+FPGA软硬件协同的方式，其中ARM负责控制功能、色彩转换以及简单的运算任务（如对数计算）；而FPGA则通过并行的高斯核函数与二维图像卷积算法来估计环境光的照度。实验结果显示，这种方法不仅能够有效改善图像质量，在处理速度、小型化程度和功耗方面也具有显著优势，并且易于嵌入及移植到不同的设备中，完全符合户外视频系统的性能需求。
     
  • 基于Retinex理论的图像去雾算法探讨
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    本研究深入探讨了基于Retinex理论的图像去雾算法，旨在通过优化光照估计与颜色恢复技术，提升雾霾天气下图像清晰度。 该算法基于Retinex理论，在图像去雾方面取得了显著成果，与何凯明的暗通道去雾算法相当。
     
  • 基于Retinex的快速图像去雾方法
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    本研究提出一种基于Retinex理论的高效图像去雾算法，旨在提升图像清晰度与视觉效果，适用于多种实际场景。 通过学习汪荣贵基于暗原色先验的Retinex去雾方法，并编写对应的Matlab去雾程序，在雾不是特别浓的情况下，该程序表现出较好的去雾效果。这里分享了完整的Matlab源码，代码中注释详尽，全部由我自己添加。
     
  • 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。
     
  • 图像去雾算法程序
    优质
    本程序是一款高效的图像去雾算法应用，能够快速去除图片中的雾霾影响，恢复清晰明亮的画面效果。 研一论文中的图像去雾程序都是通过仿真运行实现的，并且包含HE暗原色先验模型、Retinex算法以及其他多种图像增强技术（如直方图均衡化）的源代码，这些对于进行图像去雾处理非常有用。
     
  • 基于全局Retinex的灰度图像去雾方法
    优质
    本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。 这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。