去雾算法 代码可行 修改图像路径即可

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

行业分类-设备装置-一种结合暗通道先验原理的偏振成像去雾方法

基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标

利用大气散射模型的图像去雾研究，朱宁波，阮俊冬，为了获取清晰的去雾图像，提出一种基于暗原色先验和边界约束的单幅图像去雾算法。首先采用暗原色理论和边界约束理论分别获得天空

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码_能较好得去雾并保留原图色彩_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

matlab灰色处理代码mof_dehaizng的简介 这是对Matlab的重新实现。 单图像去雾的多尺度最优融合模型 赵冬，徐龙，严以华，陈洁，段凌宇 这项工作已被信号处理杂志：图像通信，2019年接受。可从以下网站下载本文： 。 如果您在我们的工作中遇到任何有趣的问题，我们竭诚欢迎您的宝贵建议，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： | | 抽象的 图像采集通常容易受到恶劣天气的影响，例如阴霾，雾气和烟雾。 在许多领域，除雾，除雾一直是一个巨大的挑战。 本文提出了一种高效，快速的除雾算法，用于解决除雾过程中经常发生的传输图误估和过饱和问题。 我们发现，透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”（TME）边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像，但存在过饱和问题。 因此，我们首先提出一种TME识别方法来区分TME和非TME区域。 其次，我们提出了一种多尺度最优融合（MOF）模型，以最优方式融合像素方向和斑块方向的传输图，以避免错误估计传输区域。 然后将此MOF嵌入到逐块除雾中，以抑制光晕伪像。 此外，我们提供了两种后处理方法来提

该程序针对He提出的暗原色去雾算法在matlab上进行编程，通过实验发现使用该程序可以得到清晰的去雾图像

基于暗通道的视频去雾处理

门控上下文聚合网络，用于图像去雾和排水 这是我们WACV 2019纸“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”通过实施，，等。 在本文中，我们提出了一种用于图像去雾的新的端到端门控上下文聚合网络GCANet，其中使用平滑的扩展卷积来避免网格化伪影，并且使用门控子网融合不同级别的特征。 实验表明，在质量和数量上，GCANet都比以前所有最新的图像去雾方法都具有更好的性能。 我们进一步将提出的GCANet应用于图像清除任务，该任务也优于以前的最新图像清除方法，并证明了其通用性。 入门 本文是使用Pytorch框架实现的。 演示版 将所有测试图像直接放在一个目录下。 然后运行： python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [outpu