何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了，我今天也就不啰里啰唆，直接给出自己python实现的完整版本，全部才60多行代码，简单易懂，并有简要注释，去雾效果也很不错。 在这个python版本中，计算量最大的就是最小值滤波，纯python写的，慢，可以进一步使用C优化，其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东，效率还行。 import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波，r是滤波器半径''' '''if r <= 0: return src h, w = src.shape

MATLAB图像去雾程序，完整设计，无需再改，可以直接运行。毕设必备 ，谢谢大家运行。MATLAB图像去雾程序

简单实现

matlab实现单目图/一张图像生成其深度图，并有去雾效果，操作简单，只需修改程序中的图片路径便可运行，生成的深度图像效果好

针对颜色衰减先验去雾算法存在的透射率估计不准确、整体颜色偏暗及去雾效果欠佳等问题,提出一种基于改进动态大气散射系数函数的图像去雾方法。首先,定义大气散射系数,其为一种图像景深与图像景深指数函数乘积形式的函数。其次,利用平均梯度和信息熵相结合的归一化综合评价参数(CEP)对随机选取的非均匀雾图像进行实验,确定动态大气散射系数函数的两个最佳参数分别为1.3和0.5。最后,借助天空区域透射率纠正算法来校正动态大气散射系数函数。实验结果表明,所提方法能够有效地解决原去雾算法存在的问题,从而进一步提升了图像去雾效果。

基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法，从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。

该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择全局直方图均衡化，Retinex算法，同态滤波，通过对比处理前后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。

用于深度学习图像去雾的数据集，包含了250张清晰图像和对应的250*8张不同程度清晰图像

针对MSR算法在图像去雾应用中存在颜色失真现象且计算量大的问题，提出一种具有颜色保真性的快速MSR去雾算法。通过将MSR算法对RGB三个颜色通道的处理转变为仅对暗原色单一通道进行处理，避免了对颜色通道间色调相关性的影响，实现颜色保真，同时大大减少了算法执行时间。实验结果表明该算法克服了MSR去雾算法的颜色失真问题，能够有效提升图像的对比度和饱和度，实现图像快速去雾。

边缘计算及其架构入门；