雾计算是从云计算技术延伸发展出来的，专用 于云平台靠近用户终端层面的边缘数据优化存储和 调度的一项技术。主要是针对云端平台上边缘数据 的动态存储、响应效率等问题提出的一种数据存储 优化解决方案。由于云端数据存储采用的是集中式 的处理方式，对于移动接入端所产生的大量时延性 要求较高的数据的处理效果并不理想。因此这类边 缘数据的运算存储需要通过新的计算模型—雾计算 来提高数据处理效率，而雾计算中最为核心的技术 就是边缘数据存储缓冲置换技术。

天气对图像的质量有很大的影响，请利用图像分析的相关知识，实现基于暗通道先验的图像去雾算法，对有雾霾的图像进行增强。 压缩包内包括代码、测试图片、一些测试效果图片、论文原文。 （参考论文：n He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.）

GUI 功能 可选择任意图片 可选择处理去雾方式 直方图 retinex

图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。

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去雾算法及实现过程，何凯明博士的C++代码实现，自己学习的一个过程。

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我用的是VS2010+opencv2.49 当然可以根据自己的环境配置一下就可以了。代码里面用的是三通道去雾，效果不错。 效果比单通道好一点。 比softmating 稍微差一点点（看不怎么出来），但是速度比softmating快很多倍。

基于暗通道和导向滤波的图像去雾算法C++实现

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