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图像去雾：
在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响，导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息，为解决此类问题图像去雾算法应运而生。图像去雾算法是以满足特定场景需求、突出图片细节并增强图片质量为目的的一种图像分析与处理方法。
图像去雾主要包括基于图像增强的去雾算法，基于图像复原的去雾算法（基于卷积神经网络的去雾算法）。
暗通道先验去雾算法：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-451939.html
所谓暗通道是一个基本的假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，存在一些像素点（暗像素）在至少一个颜色通道中具有非常低的值，趋近于0。暗通道实际上是在rgb三个通道中取最小值组成灰文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451939.html
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暗通道先验去雾算法是何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文 原文链接：IEEE Xplore Full-Text PDF: 本篇论文提出了一种简单但是有效的图像先验条件——暗通道先验法从一幅输入图像中去雾。暗通道先验是一种对于大量户外有雾图像的统计结果，**它最
评价一个去雾算法的好坏，常常使用主观评价法和客观评价法。 主观评价即通过肉眼观察经过去雾处理的图像，从图像的纹理特征、对比度、饱和度及细节信息等多方面进行感官感受和评价。主观评价主要是通过人眼视觉系统的主观感受在确定好的评价基础上做出相应的判断
目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 实现效果图样例 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学
下载地址：http://m6z.cn/5IBauH RESIDE数据集包括合成和真实世界的模糊图像，称为REalistic Single Image Dehazing，RESIDE突出显示了各种数据源和图像内容，并分为五个子集，每个子集用于不同的训练或评估目的。提供了各种各样的去雾算法评估标准，从完整参考度量，无参考度量，到主
本文为基于何恺明博士的Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior和Guided Image Filtering两篇论文的去雾算法python代码实现。 I(x)为原图，J(x)为无雾图像，A是大气光成分，为一常数。t(x)为透光率。 其含义就是图像I(x)为事物反射的光经过雾气衰减后加上雾气反射的大气光的结合所成
本篇是最近碰到的一个关于雾天能见度的问题，然后查阅到很多资料，顺便记录一下思考过程，进行总结归类成笔记。主要参考资料是华为杯2020年E题论文，结合一下自己的实际情况，做出了改进与延伸，文献在最后引出。 1. 大气能见度： 能见度是气象、公路行车、飞机飞行
本文给大家带来的改进机制是利用 UnfogNet超轻量化图像去雾网络 ，我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景），我将该网络结构和YOLOv8的网络进行结合同时该网络的结构的参数量非常的小，我们将其添加到模型里增加的计算量和参数量基本可以忽略
这篇论文发表于CVPR2020，提出一种可以应对多种恶劣天气的去噪模型，可以同时进行去雨、去雪、去雾操作。但该部分代码似乎没有开源。 提出的问题： 当下的模型只能针对一种恶劣天气进行处理，无法适用于多种复杂恶劣天气 目前的去噪数据集都是人为制作的，与真实数
目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、常用图像去雾算法 二、基于 MATLAB 的图像去雾系统 三、图像质量评价 部分源代码 实现效果图样例 最后 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大
去雾系统V2包括作者新加入的 多尺度Retinex去雾算法以及改进去雾算法 ，以及 4种 评价去雾效果的 客观指标 。 引言 去雾系统新增功能 结果分析 源码获取 展望 参考文献 在作者前面写过的文章中，已经介绍过图像去雾算法的应用价值及研究现状，并且也介绍了4种去雾算法的
