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基于曝光融合的单幅图像去雾算法
本文聚焦于基于Python的图像去雾算法的实现和相关论文综述。通过对图像去雾领域的深入研究，本文提供了一套完整的系统，包括算法的具体实现和论文的详尽综述。在雾霾影响下，图像质量受到挑战，为此，研究团队
传统图像增强算法，如直方图均衡化和 Retinex 算法，虽然可以提升雾天图像的对比度，但无法彻底去除雾的影响。针对这一问题，何凯明提出的暗通道先验理论为图像去雾提供了新的思路。该理论基于一个关键观察
针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾,天空区域无法清晰识别,求取出的图像偏暗、色彩失真的问题,提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法,通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和
本文聚焦于Python环境下的图像去雾算法研究，涵盖了算法实现及系统设计的关键方面。通过深度研究图像去雾算法的理论基础，我们成功构建了一套全面的系统，并撰写了相应的论文，以供学术研究和开发实践参考。系
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
本代码基于何凯明博士提出的暗通道先验去雾理论，能够实现单幅图像去雾，具有良好的效果，可以直接运行（VS2015+OpenCV3.0.1）
基于暗原色先验的图像去雾处理，内含文档说明，及主要代码。用c实现的，需要配置opencv
使用MATLAB软件，将有雾的图像处理成无雾的图像。
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