图像去雾算法源代码c

. word教育资料 视频图像增强和去雾算法说明 摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现 1将图像由RGB空间转换到HSI空间然后对HSI空间亮度分量I分量的灰度直方图进行均衡化处理然后再转换

夜间图像光照不均匀, 存在色偏, 去雾难度较大。目前图像去雾算法主要针对白天场景, 有关夜间图像去雾算法的研究较少。基于结构-纹理分层模型提出新的夜间图像去雾算法, 将夜间有雾图像分解为结构层和纹理层

基于何凯文博士的参考文献HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[J].IEEECVPR,2009.所写的基于暗通道先验的去

福州大学 专业英语 文献综述 题目图像去雾增强算法的研究 姓名 学号 专业 引言 由于近年来空气污染加重我国雾霾天气越来越频繁地出现例如2012底到2013年初几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中

基于改进暗通道的去雾算法图像增强与图像修复二者之间有一定交叉，尽管它们一个强调客观标准，一个强调主观标准，但毕竟最终的结果都改善了图像的质量。图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表。如果将雾

这个系统演示了一套高度认可的图像去雾算法设计，提供了完整的源码、数据库和演示。通过简单的配置，用户可以轻松使用这一强大的工具。系统的设计获得了老师的认可，数据库的完整支持使得研究者能够更深入地探索图像

针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归

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AOD-Net去雾网络Python源代码(pytorch),通过卷积神经网络对雾霾图像进行去雾,通过pytorch进行实现