三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

SSR、MSRCR、Retinex和暗通道四种去雾算法的matlab实现，亲测好用，改图片名可以直接运行，效果很好

何凯明图像去雾算法源代码实现，基于暗通道先验的算法，非常有效果

图像去雾的几种经典方法 有空间双边滤波去雾 暗通道去雾 引导滤波去雾 图像去雾质量评价标准等代码

基于暗通道优先算法的去雾应用Matlab

针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。

针对传统去雾算法结果中颜色和对比度失真等问题,提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法。采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征,利用残差密集连接模块实现图像特征的交互,避免了梯度消失。由于其不基于大气散射模型,直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合,所以克服了物理模型的不精确性。去雾网络的训练采用生成对抗机制,由多尺度特征提取模块和残差密集连接模块构成的生成器估计清晰的无雾图像,由两个不同尺度感受野的子网络构成的鉴别器完成对抗训练。在RESIDE(Realistic single image dehazing)数据集上进行对比实验,结果表明本算法生成的去雾图像在全参考和无参考的视觉质量指标方面优于其他对比算法。

去雾算法halcon代码实现.7z

图像去雾算法及其应用研究.pdf

本算法是就何凯明论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》的c++复现，我用的运行环境是VS2019+opencv3.4.14，只要把代码复制到配置好opencv环境的项目下运行即可。本算法包括求取暗通道图、计算大气光强、计算透射率图、细化折射率图等具体算法步骤和注释，细化方案采取的是导向滤波，代码中导向滤波包含普通和快速的导向滤波算法，运行速度快。供大家参考学习。