Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

关于图像去雾的基本算法代码的集合，方法包括局部直方图均衡法、全部直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强法。其中暗通道方法采用改进算法，增加了图像采样，提升了计算速度，改进了导向滤波最小二乘的算法使其精细透视率图的效果得到了显著提升。 所有代码整合到App designer编写的GUI界面中，包括导入图片，保存处理好的图片，处理前以及处理后的灰度直方图。 代码都有详细而好懂的注释，提供一些测试图片，运行app1.mlapp即可。

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Retinex与暗通道融合的海参图像去雾方法

1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。

基于Matlab图像去雾系统（彩色，灰色均可处理，多方法对比，GUI框架）

matlab图像融合源码 Haze-Removal-Project 主要参考文献 Visibility in bad weather from a single image Guided image filtering Fast Haze Removal Algorithm for Surveillance Video 这是一篇讲如何对视频进行快速去雾的文章，没涉及到具体的算法，不过可以看看。 Fast image dehazing using guided joint bilateral filter Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization 何恺明之前单幅图像去雾的经典方法是： （1）最大化局部对比度：R. Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR’08 （2）独立成分分析：R. Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH’08 新的成果： 下面试几篇比较新的

MATLAB设计：视频和图像去雾系统（GUI，源码，万字技术文稿）

毕业设计对何恺明那篇经典论文的完整翻译（包括公式编辑）（word），水平有限，有些许地方翻译不到位，大家多多包涵。

在Jetson TX2的嵌入式平台中，Caffe的实现是图像除雾算法