图像去雾质量评价标准

针对交通场景图像中由于雾霾导致的图像目标主体不清晰,影响监控效果的问题,提出一种基于导向滤波与自适应色阶调整的改进暗通道图像去雾新方法.首先,基于暗通道原理对原始图像进行映射处理,从而得到大气光成分与透射率的估计值,并利用多维导向滤波方法对大气透射率估计值进行优化处理;然后,根据图像降质过程的逆过程,求解雾霾图像清晰化处理初始结果;最后,利用多通道自适应色阶调整方法进一步优化初始结果,解决初始结果整体亮度较暗、不利于监控系统后期处理的问题.实验结果表明,清晰化处理后的图像具有较高的亮度和对比度值,较好地保留并增强了图像的边缘和细节信息,算法去雾霾效果显著,针对交通场景图像处理的自适应性较高.

2020CVPR顶会图像去雾论文-Multi-Scale Boosted Dehazing Network with Dense Feature Fusion论文源码

何凯明的暗通道去雾算法，算法简单明了，代码清晰易懂。

请引用为： Mechalikh，C.，Taktak，H.，Moussa，F .： PureEdgeSim：一种用于云，边缘和雾计算环境性能评估的仿真框架。 计算机科学与信息系统 要么 Mechalikh，C.，Taktak，H.，Moussa，F .： PureEdgeSim：用于评估云，雾和Pure Edge计算环境的性能的仿真工具包。 2019高性能计算与仿真国际会议（2019）700-707 想要查询更多的信息 在此处阅读维基： 可以在找到模拟教程 其他使用PureEdgeSim的出版物可以在找到 如有任何疑问，请通过与我联系。 基于PureEdgeSim和扩展的作品： SatEdgeSim：用于在卫星边缘计算环境中进行性能评估的建模和仿真的工具包，在了解更多信息。 1.背景 Edge and Mist（Extreme Edge）计算是两个新兴的计算范例，旨在通过将其应用程序引入网络边缘来克服云计算的局限性。 因此，减少了延迟和云工作量，并导致了更具扩展性的网络。 然而，在这些分布式环境中，许多设备需要彼此分担任务（以延长其寿命或最小化任务完成延迟），必须解决许多问题，例

可实现对图片的去雾处理

针对暗原色先验去雾算法对天空区域的透射率估计值偏小问题,提出一种改进的Otsu递归分割图像去雾方法。该方法基于图像分割的思想,利用改进的Otsu递归分割算法准确分离出天空区域,结合暗原色图像灰度归一化值对天空区域透射率估计值进行修正,优化后的透射率更加接近实际值,最后通过大气散射模型得到复原图像。实验结果表明:去雾后的图像保持真实色彩,区域交叉边界处复原自然。文中算法有效解决了天空区域出现色偏和光晕问题,拓宽了暗原色先验算法的适用范围,对户外雾天图像的去雾具有良好的应用前景。

本GUI界面为图像去雾系统，使用matlab实现的功能有4点： 1.使用全局直方图均衡化的方法实现给有雾图像去雾。 2.使用Retinex算法实现给有雾图像去雾。 3.使用暗通道算法实现给有雾图像去雾。 4.使用加雾算法给无雾图像添加雾，然后再用3个算法实现去雾，得到处理后的图像。 5.通过直方图对比，观察处理前后直方图的区别。保存处理后的图片。

基于暗通道的单幅图像去雾方法，java实现的图像去雾算法

水下图像/视频 颜色恢复 同时有去雾 低照度图像增强的功能 压缩包解压即可处理效果可移步ttps://blog.csdn.net/qq_37487118/article/details/104884230 360可能报毒