基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，内有代码，论文，及测试图片

何凯明博士的去雾算法，是一大经典，此代码复现何博士的论文，达到的优秀的去雾效果，在现实中，应用场景还挺多的。。。

基于图像增强方法，本文提出了一种使用亮度映射的图像去雾快速算法。此算法通过调整室外多雾场景图像的对比度，提高了雾中物体的辨识度。算法的复杂度低、处理延迟小，实时性高，利于FPGA的实现。实现时不需外存储器，延时为ns级，并提供了强度调节接口，以适应较广的应用环境。

较全面的经典的图像增强对比去雾算法，可用于论文实验的对比，全部为MATLAB代码，主要包括RETINEX的各类图像增强代码，直方图各类代码，同态滤波的各类代码等，全部可用！！！！

matlab基于直方图优化的图像去雾技术

采用matlab对雾天图像的清晰化处理，共6种算法，直方图均衡法，改进的直方图均衡化算法，单尺度retinex，多尺度retinex，带色彩恢复的多尺度retinex，暗原色先验，然后有6种算法运行时间和信息熵的对比。

何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了，我今天也就不啰里啰唆，直接给出自己python实现的完整版本，全部才60多行代码，简单易懂，并有简要注释，去雾效果也很不错。 在这个python版本中，计算量最大的就是最小值滤波，纯python写的，慢，可以进一步使用C优化，其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东，效率还行。 import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波，r是滤波器半径''' '''if r <= 0: return src h, w = src.shape

MATLAB图像去雾程序，完整设计，无需再改，可以直接运行。毕设必备 ，谢谢大家运行。MATLAB图像去雾程序

简单实现

matlab实现单目图/一张图像生成其深度图，并有去雾效果，操作简单，只需修改程序中的图片路径便可运行，生成的深度图像效果好