微光增强与图像去雾MATLAB处理, low light enhancement and dehazing

（1）对传统图像去雾领域的一些典型去雾算法进行深入分析，并与基于深度学习的图像去雾算法进行性能对比分析。本文在经典图像去雾数据集 RESIDE 和 O-HAZE 上进行实验，并采用无参考图像质量评估指标以及运行时间来衡量多种典型图像去雾算法的去雾效果。实验结果表明基于深度学习的去雾算法不仅具有不错的去雾效果，而且在单幅图像上的去雾效率更高。 （2）针对目前去雾网络模型训练参数过多，影响图像去雾效率的问题，本文提出一种新的基于轻量级网络的图像快速去雾模型 FAOD-Net 用于单幅图像去雾。 FAOD-Net 模型基于轻量化的体系结构，该体系结构使用深度可分离卷积来构建轻量级卷积神经网络。此外，本文在 FAOD-Net 模型中添加了金字塔场景解析网络来聚合图像不同区域的上下文信息，从而提高网络模型提取全局信息的能力。本文使用 RESIDE 训练集来训练 FAOD-Net模型，并在RESIDE 测试集上进行了广泛的实验，使用全参考和无参考图像质量评估指标来衡量去雾效果。实验结果表明 FAOD-Net 模型在去雾效果和速度上均具有令人满意的结果。 （3）针对目前图像去雾算法易导致去雾后的图像出现颜色失真的问题，本文提出一种新的基于颜色特征提取卷积网络的图像去雾模型 CIASM-Net。CIASM-Net 模型包括颜色特征提取卷积网络和深度去雾卷积网络。其中，颜色特征提取卷积网络用于提取有雾图像 RGB 颜色空间的特征，深度去雾卷积网络改进了逆大气散射模型卷积网络 IASM-Net，并使用多尺度卷积层来估计透射率图。此外，本文在 CIASM-Net 模型中添加了金字塔场景解析网络来提取全局特征。本文使用经典的 RESIDE 训练集来训练 CIASM-Net 模型，在 RESIDE 测试集上的实验结果表明 CIASM-Net 模型具有令人满意的去雾效果。

MATLAB图像去雾处理； 暗通道算法去雾

MATLAB暗通道图像去雾； 可进我主页查看程序运行效果视频； 1、根据暗通道计算透射率； 2、计算大气光值； 3、选择适合的亮度补偿值；

GJB 360A-1996 电子及电气元件试验方法。国军标对电子及电子元件的可靠性试验方法。盐雾实验，温湿度试验、跌落、振动等试验方法。

去雨，去模糊，去雾，去水汽的算法集合

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retinex雾天彩色图像处理，采用matlab软件编写，同时采用线性拉伸的方法对rgb图像处理达到去雾是图像清晰化效果