雾霾实时监测分析系统（软件工程导论）

OpenGL 云 雾 雨效果

为了提高有雾视频的可用性，针对视频增强的需求，基于图像去雾的物理模型，利用视频相邻帧间的信息冗余性，提出了基于光流法的视频去雾方法；对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题，通过引入时间域和空间域能量函数，对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明：对于定点拍摄的视频数据，使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性，获得较为理想的去雾结果。

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

#1.雾天道路数据集 #2.去雾数据集

图像去雾的matlab代码程序，可以运行的，希望大家多多支持

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

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。

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

Matlab代码金字塔DCPDN 密集连接的金字塔除雾网络（CVPR'2018） ， []（CVPR'18） 我们提出了一种新的端到端单图像除雾方法，称为密集连接金字塔除雾网络（DCPDN），该方法可以共同学习透射图，大气光和除雾。 通过将大气散射模型直接嵌入到网络中来实现端到端学习，从而确保所提出的方法严格遵循物理驱动的散射模型进行除雾。 受到密集网络的启发，该网络可以最大化沿不同级别特征的信息流，我们提出了一种具有多级金字塔池模块的边缘保持密集连接的编码器/解码器结构，用于估计传输映射。 该网络使用新引入的边缘保留丢失功能进行了优化。 为了进一步结合估计的透射图和去雾结果之间的相互结构信息，我们提出了一种基于生成对抗网络框架的联合判别器，以决定相应的去雾图像和估计的透射图是真实的还是假的。 进行了消融研究，以证明在估算的透射图和除雾后的结果中评估的每个模块的有效性。 大量的实验表明，与现有技术相比，该方法具有明显的改进。 @inproceedings{dehaze_zhang_2018, title={Densely Connected Pyramid Dehazing Net