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基于MATLAB GUI与Python的图像去雾数字图像处理方案设计.zip

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简介:
本项目提供了利用MATLAB图形用户界面(GUI)和Python进行图像去雾处理的设计方案。结合两种编程环境的优势,旨在优化图像清晰度,为用户提供直观的操作体验及高效的算法支持。 项目资源包括设计报告的Word文档、运行说明、Python代码、MATLAB代码、可执行exe文件以及项目截图。室外图像质量因雾或霾的影响而下降,空气中的灰尘与水汽对光线产生吸收及散射作用,使进入摄像机镜头内的光混杂了白光,导致实际景象对比度降低。 本项目中训练了一种AOD卷积网络来实现图像去雾,并针对数据集图片进行了特定处理以提升网络的鲁棒性。此外还采用暗原色先验算法实现了图像去雾功能并使用MATLAB开发了用户界面;同时利用Python编写了AOD卷积神经网络部分,设计了一款基于pyqt框架的用户交互界面。 详细介绍请参阅相关文档或报告内容。

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客服
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  • MATLAB GUIPython.zip
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    本项目提供了利用MATLAB图形用户界面(GUI)和Python进行图像去雾处理的设计方案。结合两种编程环境的优势,旨在优化图像清晰度,为用户提供直观的操作体验及高效的算法支持。 项目资源包括设计报告的Word文档、运行说明、Python代码、MATLAB代码、可执行exe文件以及项目截图。室外图像质量因雾或霾的影响而下降,空气中的灰尘与水汽对光线产生吸收及散射作用,使进入摄像机镜头内的光混杂了白光,导致实际景象对比度降低。 本项目中训练了一种AOD卷积网络来实现图像去雾,并针对数据集图片进行了特定处理以提升网络的鲁棒性。此外还采用暗原色先验算法实现了图像去雾功能并使用MATLAB开发了用户界面;同时利用Python编写了AOD卷积神经网络部分,设计了一款基于pyqt框架的用户交互界面。 详细介绍请参阅相关文档或报告内容。
  • MATLAB GUI.zip
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    本作品提供了一个基于MATLAB图形用户界面(GUI)的设计方案,用于实现图像去雾处理。通过简洁直观的操作界面,用户能够方便地调整参数并查看效果,从而有效地改善雾霾天气下的视觉体验和图像质量。该系统集成了多种先进的去雾算法,并提供了实时预览功能,旨在为科研人员、工程师以及摄影爱好者提供一个便捷高效的实验平台。 GUI界面的MATLAB图像去雾设计.zip包含了使用图形用户界面进行MATLAB图像去雾处理的相关文件和资源。
  • 课程).docx
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    本文档为《数字图像处理》课程的设计报告,专注于开发图像去雾算法。通过理论分析与实践操作相结合的方法,优化了视觉效果,提升了图像质量。 【数字图像处理课程设计——图像去雾】在数字图像处理领域内,去除因大气散射导致的模糊效果是一项重要的技术手段,在交通监控、户外视觉系统等领域有着广泛应用价值,能够显著提高雾天条件下拍摄到的照片质量。本项目的目标是开发一款专门用于改善雾天图片清晰度和可读性的软件工具。 课程设计的主要任务包括: 1. 通过直方图均衡化方法来增强模糊图像的对比度,并分析处理前后图像及对应的直方图表变化情况。 2. 分析大气散射对成像效果的影响机制,开发出一种有效的去雾算法并评估其性能;同时与原始图片和经过直接调整后的版本进行比较测试。 3. 制作易于操作的人机交互界面,使整个处理流程更加直观便捷。 设计原理基于Narasimhan提出的单色大气散射模型。根据该理论框架,图像中的每个像素值取决于场景中物体的反射率、距离以及周围空气条件等因素。然而直接从模糊图样中准确推断出这些参数是非常困难甚至不可能实现的任务,因此需要借助一些假设来进行简化处理。 具体实施方案如下: 1. **白平衡**:首先通过估计天空亮度A来校正光照颜色偏差。为了避免噪声干扰,在计算之前会对各色通道执行最小滤波操作,并选取最亮区域的平均值作为参考。 2. **大气散射函数估算**:利用V(x)表示不同位置处的大气衰减程度,然后基于经过预处理后的输入图像I来近似求解该参数。其取值范围限定在0到I之间。 3. **恢复场景反射率**:借助于先前计算得到的A和V(x),可以进一步推导出真实物体表面的反照系数ρ。这是整个去雾过程的核心步骤,通过简化方程可将其转化为仅包含一个变量的问题进行求解。 4. **色调调整**:最后阶段是对已经清晰化后的图像执行色彩校正操作,使其更接近于实际观察到的情况。 5. **对比直方图均衡法的效果**:使用MATLAB内置的histeq函数对原图片实施相同类型的增强处理,并将其与去雾技术产生的结果进行比较研究以评估各自的优势和局限性。 完成上述步骤之后,还需撰写一份总结报告来回顾整个项目的过程及心得体会。此外还会列出参考文献以便进一步学习相关知识和技术。 综上所述,本课程设计旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础理论及其在特定环境(如雾天)下的应用策略,并通过实践操作加深对去雾算法的理解与运用能力。
  • MATLAB
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的图像去雾算法,通过优化大气散射模型参数,有效提升了雾霾天气下图像的清晰度与色彩还原度。 该课题是基于MATLAB的图像去雾系统。它包含一个GUI可视化界面,可以显示去雾前后的对比图,并且可以通过下拉框或按钮选择不同的算法进行处理。此外,还包括了评价指标的设计。需要具备一定的计算机编程基础来完成这个项目。
  • MATLABGUI
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    本项目基于MATLAB平台开发了数字图像处理图形用户界面(GUI),集成了多种常见图像处理和分析功能,旨在为用户提供直观便捷的操作体验。 建立基于Matlab的GUI界面,并通过菜单选择实现图像处理的基本功能:包括“打开”,“保存”和“退出”。此外,还应支持以下图像点运算:灰度直方图、灰度线性变换、阈值变换以及直方图均衡化。对于图像几何操作,则需涵盖平移、水平与垂直镜像、旋转及缩放功能。最后,在图像空间域增强方面,需要实现均值滤波和中值滤波(用于图像平滑),同时提供Robert算子、Sobel算子和拉普拉斯算子以进行图像锐化操作。
  • MATLABGUI
    优质
    本项目基于MATLAB平台,开发了一套功能全面的数字图像处理图形用户界面(GUI)系统,集成了多种先进的图像处理算法,旨在为用户提供直观、高效的图像编辑与分析体验。 MATLAB数字图像处理GUI设计涉及在MATLAB环境中创建图形用户界面来实现各种数字图像处理功能。相关的设计方法和技术可以在博客文章中找到,该文章详细介绍了如何使用MATLAB进行有效的数字图像处理项目开发。
  • MATLABGUI.doc
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    本文档详细介绍了使用MATLAB开发环境创建数字图像处理图形用户界面(GUI)的过程和方法,涵盖了从基础操作到高级应用的技术细节。 基于MATLAB的数字图像处理GUI设计文档详细介绍了如何使用MATLAB开发图形用户界面(GUI)来实现各种数字图像处理功能。该文档涵盖了从基础概念到高级应用的所有方面,包括但不限于图像读取、显示、滤波、变换和特征提取等技术,并提供了大量实例代码供读者参考学习。通过遵循本指南,学生及工程师能够快速掌握MATLAB环境下进行复杂图像处理项目开发的方法与技巧。
  • MATLAB工具(含GUI及视频).zip
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    本资源提供一个基于MATLAB开发的图像去雾工具包,内含图形用户界面(GUI)和视频处理功能,便于用户直观操作并实现高质量的图像与视频去雾效果。 在MATLAB平台上进行图像去雾处理,并配备一个人机交互的GUI界面。用户可以选择局部直方图均衡化、全局直方图均衡化和Retinex算法来优化图像质量。通过对比处理前后的图像直方图,可以评估这些方法的效果。直方图反映了图像中各灰度值在0到256之间的分布情况。信息论表明,具有均匀分布的直方图表征的信息量是最大的。
  • OpenCV代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的数字图像去雾算法代码,能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩还原度。 数字图像处理中的去雾代码(使用OpenCV),附带实验报告。
  • OpenCV代码
    优质
    本项目采用OpenCV库编写了数字图像去雾算法的实现代码,旨在改善低能见度天气下图像或视频的质量。通过复杂度较低的方法有效去除雾霾影响,提升视觉清晰度。 数字图像处理中的图像去雾代码(使用OpenCV),附带实验报告。