基于深度学习的图像除雾增强系统matlab实现，包含数据集以及算法

选题背景及研究方法 利用偏振信息对图像进行去雾处理可以有效提高图像质量。同时DSP 平台具有硬件体积小，运算能量强，可并行处理数据的优点。将 DSP 平台与偏振去雾技术相融合可以有效提高图像处理速度和算法精度。 大气衰减过程中大气和目标会产生偏振特性，利用基于偏振信息的大气衰减模型进行图像去雾具有去雾效果好，算法实现简单的特点。 基于 DSP 多图高速处理系统，使用DSP+FPGA（现场可编程逻辑门阵列 ） 的结构设计，具有数据运算能力强，集成度高的优势。

该课题为基于MATLAB的图像去雾系统。具备一个GUI可视化界面，显示去雾前和去雾后的对比图，不同方法进行图像去雾，通过下拉框选择算法或者按钮选择算法。评价指标。需要你具备一定的计算机编程基础。

（1）本项目使用了两种经典的对比度增强算法，同态滤波和对比度受限的自适应直方图均衡化来完成图像去雾的任务。 （2）从退化模型的角度来看，本项目采用了两种基于暗通道先验算法的方法。

基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真,测试多个雾天场景+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真通过对话框选择测试场景+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于暗通道先验的图像去雾算法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。 %create original_dark_channel image with same size [m, n] = size(R_channel); dark_channel_image = zeros(m,n); %extract the minimum value of each point in RGB for dark_channel_image for i=1:m for j=1:n local_pixels =[R_channel(i,j), G_channel(i,j), B_channel(i,j)]; dark_channel_image(i,j) = min(local_pixels ); end end

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。