（1）本项目使用了两种经典的对比度增强算法，同态滤波和对比度受限的自适应直方图均衡化来完成图像去雾的任务。
（2）从退化模型的角度来看，本项目采用了两种基于暗通道先验算法的方法。
2022-05-16 16:05:49
3.73MB
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基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-12 17:06:31
10.53MB
基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真,测试多个雾天场景+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-12 17:06:31
7.25MB
基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真通过对话框选择测试场景+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-12 17:06:30
1.81MB
基于暗通道先验的图像去雾算法+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
%create original_dark_channel image with same size
[m, n] = size(R_channel);
dark_channel_image = zeros(m,n);
%extract the minimum value of each point in RGB for dark_channel_image
for i=1:m
for j=1:n
local_pixels =[R_channel(i,j), G_channel(i,j), B_channel(i,j)];
dark_channel_image(i,j) = min(local_pixels );
end
end
2022-05-09 19:16:04
7.84MB
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍
2022-05-08 20:52:38
1.57MB
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基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。
2022-05-07 19:10:43
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图像去雾源算法以及去雾后图像质量评价方案的matlab仿真，包括PSNR,WPSNR，信息熵，对比度，均值，平均梯度以及无参评价
2022-05-06 18:14:21
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