基于暗通道先验的去雾算法研究，GUI中可以改变不同的参数，大气光值，导向滤波数值，最小滤波半径，得到不同程度的去雾结果图。有原图和去雾后图片 的对比，还有PPT说明。

雾霾等天气会导致室外图像可视性降低,进一步导致室外图像处理系统性能下降.本文给出一种基于单幅彩色或灰度图像的快速去雾算法.基于物理模型分析,仅利用均值滤波对环境光和全局大气光进行估计.本文算法简单有效,能够用于实时计算.实验表明,与其他算法相比较,结果具有很好的可视性.

改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 蒋建国 侯天峰 齐美彬

基于matlab暗原色去雾算法。

做毕设的时候看到的一篇比较好的，关于去雾算法的文章，写的非常详细

图像去雾（增强）算法，2019年的一篇sci程序（matlab），欢迎引用对比，Multilayer Fusion and Chunk-Based Transmittance Estimation for Natural Hazy Image Enhancement

解压后里面有主程序和子程序，主程序是quwushibie.m，只需要打开主程序即可。该程序只能处理我给的图片，要想处理其他图片，需要在此基础上修改。目前我在CSDN上以及百度等上未发现一套通用程序，均需要因地制宜的修改！

该代码是由C语言开发的，是一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果很不错的。

夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少，且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况，结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点，提出基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。首先，根据Retinex理论求得夜间场景的有雾入射光图像和有雾反射光图像；其次，利用暗通道先验得到场景的无雾反射光图像；然后，分别根据夜间雾天图像和有雾反射光图像求得光源位置和景深，利用相机成像机理求得场景点与各光源的距离之和，进而求得无雾入射光图像；最后，利用Retinex理论复原得到夜间无雾图像。实验结果表明，本文算法不仅能彻底去雾，提高图像对比度，更能大幅度降低去雾过程中的颜色失真。

一个图像去雾的小代码，需要的同学可以看一下，去雾精度不是很高，但是可以可以用来研究，不是暗通道处理发原理的一种算法了。