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、

去雾算法 代码可行 修改图像路径即可

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

行业分类-设备装置-一种结合暗通道先验原理的偏振成像去雾方法

基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标

利用大气散射模型的图像去雾研究，朱宁波，阮俊冬，为了获取清晰的去雾图像，提出一种基于暗原色先验和边界约束的单幅图像去雾算法。首先采用暗原色理论和边界约束理论分别获得天空

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