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针对暗通道先验在天空区域的失效问题,提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域;其次,利用亮度模拟景深,重构亮度透射率,并通过与暗通道透
雾致退化给图像在监测监控、遥感航拍等领域的应用带来困难。针对现有去雾算法在天空区及交界处存在的问题,提出对图像进行天空、非天空及过渡三分区,并根据各区特点分别采用大尺度Retinex算法、暗通道先验去
夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少,且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况,结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点,提出基于
暗通道先验去雾算法原理与实现暗通道先验去雾算法是一种基于大气散射模型的图像恢复方法，其核心思想是利用无雾图像暗通道的统计特征来估计场景的透射率。1. 暗通道计算:对输入图像进行最小值滤波，得到
近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求。在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色
主要是基于边界约束去雾，它比暗通道先验去雾要新颖的多，而且实验结果更好，更能考虑和用户的交互。
基于直方图优化的图像去雾技术
雾霾天气严重影响户外视频系统的图像质量。随着户外视频系统的广泛和深入的应用,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法,在HSV颜色空间
在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗原色先验（dark channel prior）来为单一输入图像去雾
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
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