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

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

基于暗通道的视频去雾处理

用OpenCV2.3.1实现的暗通道去雾算法。压缩文件是一个工程文件，解压后工程文件内附“说明文档.txt”粘贴代码即可使用.本人练手拙作，注释比较详细，工程内另附Matlab代码，整个OpenCV代码的实现过程依据的就是那段Matlab代码

对网上搜集的暗通道代码学习后，自行修改，有完全符合理论的代码也有速度快的代码，文件夹里有说明。都能运行放心下载。

去雾图像生成 采用最暗原色处理思想，在获取粗略大气传输函数之后，利用 Levin 等提出的 softmatting 算法对其进行细化修正；最后在进行色彩域校正，得到最终的去雾图像

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

传统的暗通道先验已成功地运用于单一图像去模糊问题,但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用.因此,得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法.首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像.实验结果表明:在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能够获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,对于不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样适用.