该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择局部直方图均衡化，全局直方图均衡化，Retinex算法，通过对比处理前后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。

何凯明 基于暗原色先验的图像去雾MATLAB代码,何恺明,孙剑,汤晓鸥香港中文大学微软亚洲研究院，大家可看看

现在我国尤其是北方城市，工业发达，废弃排放严重，这使得雾霾越来越厉害，让能见度极低。这严重影响了我们的交通系统，导航系统，卫星定位系统等，给人民出行，工作带来极大的不便利。目前市场上高清拍摄设备虽然可以让成像清晰点，但是造价高昂。如果有一套软件处理系统，可以实时地处理含雾的图像，让成像去雾化，让图像变得清晰，将会很受欢迎。 该课题为基于MATLAB的图像去雾系统，采用局部直方图，全局直方图，retinex三种算法进行图像去雾。为了让界面更加美观，可以增加GUI人机交互界面，在GUI上显示去雾前后对比图，方法选择按钮，提示信息框，以及评价参数如灰度直方图，峰值信噪比PSNR等。

整理了从18至20年包括IEEE、TIP、ICCV、ECCV等在内顶会去雾代码，着重在使用网络处理有雾图像的论文，需要的话可以下载看一下哦

MATLAB的实现，希望对大家有用

适用于水下图片和雾霾图

采用pyqt5+python实现，已经打包成软件，可以进行批量图像去雾处理！！！内置有软件操作说明书，该软件仅供学习交流使用！！！如有问题，请联系我，说明书内有我的联系方式。

程序：直接更换成你的图片位置信息即可运行。去雾效果良好，也可去云（薄云）

Q-FOG循环腐蚀盐雾箱可以在30分钟内从盐雾状态转换为低于30%RH状态，在15分钟内相对湿度从低于30%快速升高，达到95%RH以上，只有Q-FOG快速交变循环腐蚀盐雾箱能做得到并严格符合JASO M609的要求。Q-FOG是最适合汽车工业的循环腐蚀盐雾箱！

该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。是个不错的选题。