用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior 用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior

WORD格式，实现目标： 1，采用直方图均衡化增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图， 2，查阅文献，分析雾天的图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比复原图像和原图像的直方图均衡化的图像。 3设计软件界面

里面是收集的近几年的变分框架下的图像去雾参考文献。

本资源为图像去雾质量评价MATLAB代码，通过新增可见变比、平均梯度、饱和像素百分比三个指标评价去雾图像质量。将代码下载解压后，MATLAB路径设置为解压文件夹，点击主函数即可运行。

半监督单图像去雾 半监督单图像去雾代码。 依赖 pytorch >= 1.0 visdom 数据集制作 通过以下方式使您成为数据集： 合成图像：将两张图像（朦胧（HxWxC），清洁（HxWxC））对齐为一张图像（Hx2WxC）。 要注意的是，H和W应该是8的倍数。将它们（ ./datasets/dehazing/train张图像）放在./datasets/dehazing/train 。 真实的模糊图像：将它们（ ./datasets/dehazing/unlabeled张图像）放在./datasets/dehazing/unlabeled 测试图像：与1.对齐，然后将它们放在./datasets/dehazing/test 火车 您可以通过以下方式训练模型： python train.py --dataroot ./datasets/dehazing --name run_

图像去雾的几种经典方法 有空间双边滤波去雾 暗通道去雾 引导滤波去雾 图像去雾质量评价标准等代码

17二、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R②局部直方图均衡化：设置一个固定大小的滑块，分别对彩色图像进行R③Retinex算法：通俗地讲就是，分离R

MATLAB视频去雾，多算法去雾实现，暗通道，直方图，Retinex算法等

CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。

针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。