retinex理论的图像去雾算法研究

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

现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验,去雾结果存在块效应。在处理浓雾区域时,如果没有特殊处理,会导致图像中的一些伪影被增大,比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等,在去雾后的图像中被增强,

透射梯度优先,多分辨率在户外场景中拍摄的图片,由于大气散射的作用,不管是晴天还是雾天等各种恶劣天气情况下,所获取的自然场景图像会出现颜色清晰度不够和对比度差等现象,不利于图像中包含的信息提取,尤其对交

为了提高雾天航空影像的视觉效果，提出了一种结合暗通道先验的Retinex除雾算法，以解决Reinex除雾中除雾不足和航空除雾过度增强的现象。 首先，通过Retinex理论将有雾的原始图像分解成有雾的入

《数字图像处理高级应用》中的代码，注意是单尺度的Retinex呦~

数字图像处理是当今计算机科学领域中备受瞩目的研究方向之一。本研究专注于基于Python的图像去雾算法，旨在解决图像去雾领域的关键问题。通过深入分析图像去雾的原理和方法，我们提出了一种创新的算法，并构建

图像去雾算法matlab实现

opencv图像\视频去雾算法，Jin-Hwan Kim

软件介绍: 图像去雾算法测试工程,点击打开添加图片进行去雾测试,需要的同学可以试一试。

图像清晰化处理，使用c++开发，利用开源opencv库，运行时需自行配置opencv库