低照度环境下图片质量会下降。同时, 悬浮在空气中的烟雾、粉尘等物质形成的雾、霾, 会导致图像的细节模糊不清, 对户外拍照和计算机视觉应用造成了极大的影响。因此, 对退化图像进行去雾处理, 提高图像质量, 在图像处理和计算机视觉领域具有非常重要的应用价值。提出一种基于亮通道和暗通道结合的雾霾天气图像去雾算法。基于退化图像的物理模型, 提出一种空气光散射模型, 通过亮通道和暗通道的结合来估计大气光值和透射率。该算法可以解决有雾图像恢复时天空区域的颜色失真问题, 恢复图像的细节和颜色, 提高图像的视觉效果。仿真结果表明, 本文算法优于多尺度Retinex图像去雾算法。

基于物理模型的图像去雾霾技术，崔运前，项欣光，本文提出了一种新型的基于物理模型的图像去雾霾技术。在这个新方法中，采用计算场景的散射系数和深度图像来获取场景的透射率。在

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基于何恺明的暗通道先验（dark channel prior）去雾算法，文件包中有测试图片，可直接测试运行，有部分代码注释，直接运行test.m即可

matlab信息熵代码 一. 前言： 当年在武大电信院做毕业设计的时候，我的导师希望我用C代码完成彩色图像的雾霾程度评价，如果时间允许，能够开发出一款APP完成移动端的实现。很可惜，当时我对于iOS开发一无所知，时间不允许我完成移动端的实现，但是完成了Windows端的实现，利用MFC做了一个毕业设计展示。还记得当时花了很多时间研究图像处理，一步一步实现每一个算法细节，辛苦却可以感受到满满的收获。 花了很长时间利用下班时间自学iOS,技术还是很渣，希望大家能够勉强看得下去我的文章。 图像中雾霾程度的评价是图像增强处理的第一步，从方法上可以分为主观评价方法和客观评价方法，前者凭感知者主观感受评价;后者依据模型给出的量化指标或参数衡量。客观评价的目标使得评价模型准确地反映人眼视觉感知的主观评价。本课题研究基于自然场景统计特征(NSS)和其他感知特征的雾霾浓度评价研究，使得对于输入的图像，准确输出评价值。 先给展示一下demo 操作步骤： 选取图片，然后可以从手机相册中选择一张图片，也可以拍照 可以修改尺寸大小，点击完成 点击雾霾程度分析的button，就可以看到给出这张图片的雾霾程度的客观