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基于MATLAB的微光增强及图像去雾处理

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简介：
本项目运用MATLAB软件，开发了微光增强与图像去雾技术，旨在提升低光照环境下的视觉效果和雾霾天气中的图像清晰度。 微光增强与图像去雾的MATLAB处理方法涉及低光照环境下的图像质量提升以及去除雾霾效果的技术。这种方法在改善夜间或昏暗条件下的视觉感知方面非常有用，并且能够提高图像清晰度，使其更具可读性和美观性。通过使用MATLAB这一强大的工具，研究人员和工程师可以开发出高效的算法来解决这些问题，从而使得低光照环境中的细节更加丰富、层次分明，同时也能有效去除影响视线的雾霾效果。

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  • 基于MATLAB的微光增强及图像去雾处理
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    本项目运用MATLAB软件，开发了微光增强与图像去雾技术，旨在提升低光照环境下的视觉效果和雾霾天气中的图像清晰度。 微光增强与图像去雾的MATLAB处理方法涉及低光照环境下的图像质量提升以及去除雾霾效果的技术。这种方法在改善夜间或昏暗条件下的视觉感知方面非常有用，并且能够提高图像清晰度，使其更具可读性和美观性。通过使用MATLAB这一强大的工具，研究人员和工程师可以开发出高效的算法来解决这些问题，从而使得低光照环境中的细节更加丰富、层次分明，同时也能有效去除影响视线的雾霾效果。
     
  • 基于暗通道的去雾技术，实现图像增强处理
    优质
    本研究提出了一种基于暗通道原理的先进去雾算法，旨在显著改善雾霾天气下拍摄照片及视频的质量。通过有效去除图像中的雾霾效应，该方法能够恢复更多细节和色彩信息，从而大幅度提高视觉清晰度与真实感。 本算法基于何凯明的暗通道去雾方法，并使用MATLAB代码实现。该算法在对比度强的图片上效果显著，用户还可以通过调整主函数中的高低频参数来优化实验结果。
     
  • 基于全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术
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    本研究提出了一种结合全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术，有效提升图像清晰度和对比度。 本段落探讨了基于全局直方图处理与局部直方图处理相结合的Retinex图像去雾技术，并进一步介绍了如何利用这些方法进行图像增强。这种方法通过优化光照条件下的视觉效果，显著改善了低能见度条件下图像的质量和可读性。
     
  • 基于图像增强和复原的去雾图像系统
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    本研究致力于开发一种先进的去雾图像技术，通过结合图像增强与复原方法，旨在提高雾霾天气下图像的质量和清晰度。该系统能够有效去除大气中的散射效应，恢复细节信息，为视觉感知提供更为准确的环境描述。 使用MATLAB实现；包含GUI界面；采用至少一种基于图像增强的去雾算法；采用至少一种基于图像复原的去雾算法。
     
  • Matlab图像处理——去噪与边缘增强
    优质
    本教程深入讲解使用MATLAB进行图像去噪和边缘增强的技术，涵盖多种算法实现及优化方法。适合科研与工程应用。 结合中值滤波、均值滤波和高斯滤波对图片进行去噪处理，并使用Laplacian算子、Sobel算子以及Prewitt算子增强边缘效果。通过视觉对比及MSE/SNR/PSNR数值分析，评估这九种组合的处理结果。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法，能够有效恢复雾霾天气下模糊不清的照片和视频，提升视觉清晰度。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，与君共勉！
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本项目提供了一种基于图像增强技术实现去雾效果的算法源码，旨在优化视觉体验并提高低能见度环境下的图像质量。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，愿与君共勉。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本项目提供一种基于图像增强技术的去雾算法代码实现，旨在改善雾霾天气下的视觉效果与图像质量。通过优化处理，有效还原清晰场景。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，愿与君共勉。
     
  • 基于图像增强技术的去雾算法代码
    优质
    本代码实现了一种基于图像增强技术的先进去雾算法，有效提升雾霾天气下图像清晰度和色彩还原度。 作为图像去雾处理的入门资料，仅供学习参考之用，与君共勉！