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基于优化对比度增强的图像去雾算法,是该篇文章《Optimizedcontrastenhancementforreal-timeimageandvideodehazing》作者写的代码,为了能够运行起来
主要对去雾模型的红外图像对比度增强,进行了讲述,感兴趣的小伙伴可以看看
图像去雾算法
基于双边滤波的实时图像去雾技术研究
低照度环境下图片质量会下降。同时, 悬浮在空气中的烟雾、粉尘等物质形成的雾、霾, 会导致图像的细节模糊不清, 对户外拍照和计算机视觉应用造成了极大的影响。因此, 对退化图像进行去雾处理, 提高图像质量
MATLAB代码,图像去雾技术,包括全局及局部直方图均衡化和基于RETINEX理论去雾三种算法,含GUI界面
该算法是基于retinex理论的,在图像去雾上取得了很好的成果,基本和何凯明的暗通道去雾算法相媲美
图像去雾是一种常见的图像增强技术,本文将详细介绍一种基于图像增强的去雾方法。该方法通过思考大气散射因素影响下的像素值计算并去除大气散射,在经过特定算法的处理后,使得原本存在的雾霾效果得到有效的削弱和抑
基于图像增强方法,本文提出了一种使用亮度映射的图像去雾快速算法。此算法通过调整室外多雾场景图像的对比度,提高了雾中物体的辨识度。算法的复杂度低、处理延迟小,实时性高,利于FPGA的实现。实现时不需外存
雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度问题,传统的去雾算法时间复杂度高、速度慢,无法应用于实时图像处理。为此,结合大气光特性提出一种改进的基于均值滤波的单幅图像复原方法。该方法以大气散射模型为
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