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.

基于暗通道的图像去雾通过MATLAB实现 压缩包内含：完整代码、PPT

针对暗通道先验去雾算法存在的光晕现象、大气光值选取不准确等问题,提出了一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法。为减弱图像景物边缘处的光晕效应,提出了一种基于暗通道补偿模型的解决办法,利用加权通道差值的方法识别光晕区域,通过腐蚀、融合等处理修正该区域的暗通道值,采用线性融合的方式与原暗通道进行融合,实现对暗通道的补偿。针对大气光值选取不准确的问题,改进了四叉树分割方法,即增加相邻区域比较的策略,使该算法可以更加精确地获取大气光值,使恢复后的图像更加清晰自然,细节保留更加丰富。借助大气散射模型与优化后的透射率恢复无雾图像。实验结果表明,本文方法能够有效地去除光晕效应,准确地获取大气光值。

暗通道优先(dark channel prior)规律在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了非常好的效果,但是该方法在处理较高分辨率图像时需消耗大量的存储和计算资源,同时对于部分场景会得到不够准确的结果.仍然基于暗通道优先,根据观察实验,得到透射梯度优先规律,并结合多分辨率处理,提出了改进的图像去雾新方法.经过大量实验和理论分析,透射梯度优先不仅显著减小了去雾处理的计算量,它所引起的优化方法和参数变化还可能提升透射图计算的准确性.实验结果也证明,新方法仅需原方法1/8左右的计算时间和存储空间,就能够得到与原方法基本一致甚至更准确的去雾结果.

完整代码，可直接运行

暗通道去雾matlab源代码脱氢表雄酮 概括 这是雾度消除算法的MATLAB源代码，该雾度消除算法使用简单的图像增强技术（例如细节增强，伽玛校正和单比例图像融合）对模糊的输入图像进行除雾。 计算流程如下： 输入图像->细节增强->伽玛校正->暗通道基于先验的权重图计算。 ->单比例图像融合->后处理->输出图像 该源代码包括所有计算步骤，但由于版权限制，自适应音调重新映射后处理除外。 运行代码 在MATLAB R2019a中执行文件mIFDH_demo.m可以并排查看模糊的结果。 定性结果 注意：通过执行此源代码获得的结果与此处显示的定性结果不同。 原因是排除了自适应音调重映射后处理。 参考 在任何与使用源代码有关的出版物中，请引用以下参考文献：

文件包含暗通道程序的m文件，程序没有加入滤波，运行程序可以看到暗通道去雾未对t优化的光晕现象。同时有运行程序的各种数据便于理解程序，附ppt，文件为本人在学习暗通道先验的汇报和练习文件，会有一些不足。希望能帮到也正在学暗通道的人

本程序基于https://www.cnblogs.com/changkaizhao/p/3266798.html#commentform上赵常凯的程序修改而来。UI完全使用可视化设计，基于Qt5.14.2与OpenCV300，代码更加简洁，但是阉割了打印图像功能，引导滤波时引导图像使用的是灰度图像而非彩色图像。

水下图像成像过程与雾天图像虽然类似,但因水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在颜色衰减并呈现蓝(绿)色基调,传统的去雾方法用于水下图像复原时效果欠佳。针对这类方法出现的缺点,该文根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路,提出一种新的水下图像复原方法。结合光在水中的衰减特性,提出适用于水下图像的颜色失真去除方法,并利用散射系数与波长的关系修正各通道透射率;另外,该文改进的背景光估计方法可有效避免人工光源、白色物体、噪声等影响。实验结果证明,该文方法在恢复场景物体原本颜色和去除背景散射方面效果良好。

基于FPGA的暗通道白平衡算法设计与实现.pdf