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。

MATLAB的实现，希望对大家有用

适用于水下图片和雾霾图

图像去雾算法matlab实现

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/******************************************************************************** 单尺度Retinex图像增强程序 src为待处理图像 sigma为高斯模糊标准差 scale为对比度系数 *********************************************************************************/

图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。

去雾算法及实现过程，何凯明博士的C++代码实现，自己学习的一个过程。

基于暗通道和导向滤波的图像去雾算法C++实现

韩国人在何凯明博士金典文章上的改进。