为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性，提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的雾天图像增强算法。首先，采用高斯—赛德尔 GS（Gauss-Seidel）迭代算法对基于 Retinex 的全变分能量泛函数进行求解，从而有效地保持颜色恒常性；其次，采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度， 在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像，并将该增强算法应用到彩色图像；最后，加权融合基于全变分Retinex增强算法与梯度域增强算法的增强结果，使得增强结果既能提高对比度又能保持色彩恒常性。实验结果表明，本算法提高了雾天图像增强后的对比度和清晰度，具有颜色恒常性、颜色保真高等特性。

该篇文献有助于大家了解雾计算的含义。这篇论文基于物联网的应用描述了雾计算的含义。内含大量的参考文献。

基于暗通道先验的图像去雾算法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。 %create original_dark_channel image with same size [m, n] = size(R_channel); dark_channel_image = zeros(m,n); %extract the minimum value of each point in RGB for dark_channel_image for i=1:m for j=1:n local_pixels =[R_channel(i,j), G_channel(i,j), B_channel(i,j)]; dark_channel_image(i,j) = min(local_pixels ); end end

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。

基于双边滤波去图像云雾处理,通过暗通道处理和滤波透射来实现的matlab仿真,测试场景为雾天交通线路

基于hsv颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真

图像去雾源算法以及去雾后图像质量评价方案的matlab仿真，包括PSNR,WPSNR，信息熵，对比度，均值，平均梯度以及无参评价

包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、风向、风力、天气等11种因素； 数据粒度是日均值，数据均已做好缺失值填充和归一化处理,直接可以参与机器学习或者深度学习建模 其中label表示PM2.5 时间：2015/1/1～2020/3/1 建模方法：本人采用的CNN-LSTM混合模型建模，预测效果较好，详情可以参考我的置顶博客

用暗通道先验实现图像去雾，darkchannel，基于透射率大气光，暗通道、