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基于视网膜感受野三高斯模型的单幅图像去雾方法
- 我们提出一种新的对比度增强的去雾方法——基于视网膜神经元感受野非经典侧抑制三高斯模型的单幅图像去雾方法。该方法首先针对全局对比度调整，借用CLAHE 算法的“限制对比度”的思想，通过限制全局直方图的高度来对全局直方图均衡化限制对比度的拉伸曾度，然后进行基于视觉特性的三高斯局部细节增强，增加图像的细节信息和景物的深度感。
Defoging-based-on-hist
- 本算法为基于直方图均衡化的图像去雾算法的改进算法，在改进中利用了自己编写的改进全局直方图均衡化算法和内置的局部直方图均衡化函数分别进行图像去雾，最后对两者进行适当加权。同时改进算法中引进了明度参数进行加权计算得出另一种改进结果。-This algorithm is based on the image histogram equalization algorithm defogging improved algorithm, improving the use of their preparat
technology-to-fog
- 基于直方图优化的图像去雾技术； 三种去雾方法，包括局部直方图、全局直方图、retinex算法-Histogram-based image optimization technology to fog defogging three kinds of methods, including local histogram global histogram, retinex algorithm
Defoging-based-on-hist
- 基于图像增强技术的限制对比度的自适应直方图均衡的去雾算法实现-Defoging based on hist
pro
- 图像去雾处理-依据是否依赖大气散射模型，将现有的方法分为两类：基于物理模型的方法(图像恢复行为——如：暗通道优先法) 和非物理模型的方法(图像增强行为——如：直方图均衡化，retinex算法)。-Image defogging process- depending on whether the dependent atmospheric scattering model, the existing methods are divided into two categories: method (
基于直方图优化的图像去雾技术
- 基于matlab的图像复原系统，图像直方图均匀化做的很好，可以提供一个参考。集思广益！！！(This is a matlab code based image fog system, simple and practical. Please refer to the source file for details.)
基于直方图优化的图像去雾技术
- 通过直方图增强技术的相关研究，采用直方图优化的方法实现去雾算法,(Fog removal algorithm based on histogram optimization)
img_dehaze
- 基于自适应直方图均衡的图像去雾算法，opencv和树莓派支持(Haze removal based on adaptive histogram equalization,opencv and Raspberry Pi3 supported)
基于直方图均衡化，暗通道先验，retinex方法的数字图像去雾matlab程序集合
- 一个关于图像去雾的基本算法代码的超强整合，每一行（划重点）代码都有详细而好懂的注释，全部都是m文件，另外还有许多测试图例，从浓雾到薄雾都有。暗通道方法采用改进算法，增加了图像采样，提升了计算速度，改进了导向滤波最小二乘的算法使其精细透视率图的效果得到了显著提升。另外附带相应根据上述代码编写的GUI设计的m文件
MATLAB视频去雾【GUI，源码，论文】
- 该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择局部直方图均衡化，全局直方图均衡化，Retinex算法，通过对比处理前、后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。 二、算法介绍 ①全局直方图均衡化：通俗地理解就是，不管三七二十一，直接强行对彩色图像的R,G,B三通道颜色进行histeq均衡处理，然后进行三通道重组； ②局部直方图均衡化：设置一个固定大小的滑块，分别对彩色图像进