基于VS和OPencv的暗通道图像去雾参考资料

matlab基于直方图优化的图像去雾技术

本文提出了一种基于雾气遮罩减除的图像去雾算法。首先对降质图像平滑滤波以估计其亮度分量，对亮度分量求均值得到均匀分布的雾气遮罩，并结合退化图像获取与场景深度信息相关的雾气遮罩。在对数域中从降质图像中减除

matlab上利用直方图均衡化的方法，来对图像进行去雾操作，实现图像的增强。

基于曝光融合的单幅图像去雾算法

基于引导滤波的单幅图像去雾研究

现有的单图像去雾算法只能满足提高有效性或效率的需求。 为了解决该问题,提出了一种基于复原的单图像去雾变分框架。 首先,将初始的大气散射模型进行转换,以满足kimmel的Retinex变分模型。 然后,

提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要

为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行

冈萨雷斯版数字图像处理数学基础和课后习题参考（英文原版）

基于暗通道先验的去雾算法：2009CVPR+导向滤波+容差控制基于CLAHE限制自适应直方图去雾算法