在本项目中，我们主要探讨的是基于Retinex理论的图像去雾算法在MATLAB环境下的实现。Retinex理论是一种模拟人眼视觉系统对图像处理的理论，它结合了图像亮度和色度的特性，旨在提高图像的对比度和清晰度。在图像去雾领域，Retinex理论的应用能有效地提升雾天图像的质量，恢复其原有的色彩和细节。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是进行图像处理和计算机视觉研究的理想平台。在这个课程设计或毕业设计中，你将学习如何利用MATLAB编写代码来实现Retinex理论的核心算法，包括多尺度Retinex、光照估计和对比度增强等步骤。 1. **多尺度Retinex理论**：Retinex算法通常会涉及到多个尺度的处理，通过不同尺度的分析，可以更好地分离图像的局部亮度和全局光照信息。在MATLAB中，可以使用滤波器（如高斯滤波器）在不同的尺度上对图像进行平滑处理，然后计算不同尺度下的亮度比值，以估计图像的反射部分和环境光。 2. **光照估计**：在图像去雾过程中，准确地估计环境光是关键。这通常涉及到对图像全局亮度的分析，例如，通过选择图像中特定区域（如天空）的平均亮度作为环境光的估计。MATLAB提供了丰富的图像分析函数，可以帮助我们完成这个任务。 3. **对比度增强**：Retinex理论的一个重要优势在于它可以显著提升图像的对比度。在MATLAB中，可以通过调整图像的直方图分布，或者应用非线性变换（如伽马校正）来增强图像的对比度，使去雾后的图像更加鲜明。 4. **项目结构与代码解读**：项目文件"projectok_x"可能包含了MATLAB代码文件（.m）、数据文件（如原始图像和处理结果图像）、以及可能的README.md文件。README文件通常会详细解释项目的结构、代码的使用方法、以及预期的结果。通过阅读和理解这些文档，你可以更好地掌握算法的实现过程。 5. **实践与调试**：助教老师已经测试并确认了代码的正确性，这为你提供了一个良好的起点。你可以尝试用不同的图像数据来运行代码，观察和分析去雾效果，甚至尝试优化算法参数以获得更好的结果。 6. **进一步研究**：除了Retinex理论，MATLAB中还有其他去雾算法，如暗通道先验、大气散射模型等。了解和比较这些方法，可以帮助你深入理解图像去雾的原理，并提升你的图像处理技能。 这个项目不仅是学习Retinex理论和MATLAB编程的好机会，也是锻炼你解决问题和独立思考能力的实践平台。通过这个设计，你将能够掌握图像去雾的基本流程，并具备将理论应用于实际问题的能力。

基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真研究——使用Quartus 13.0的挑战与改进方向,基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真与实现挑战——浓雾与天空区域处理优化,FPGA图像增强，基于FPGA的图像去雾处理，算法为暗通道先验，并在matlab上实现了算法的仿真，使用的软件为quartus13.0。 注意在FPGA上实现时，在浓雾区域和天空区域的处理效果不算太好。 ,FPGA图像增强; 基于FPGA的图像去雾处理; 算法为暗通道先验; MATLAB仿真; Quartus13.0; 浓雾区域处理效果不佳; 天空区域处理效果不佳。,基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的优化与仿真

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

标题 "使用onnxruntime部署C2PNet图像去雾，包含C++和Python两个版本的程序.zip" 提供了一个关于图像处理和深度学习部署的场景。C2PNet（可能是Clear to see the Past Network）是一种用于图像去雾的深度学习模型，而ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。接下来，我们将深入探讨这两个关键概念以及如何在C++和Python中进行集成。 让我们理解C2PNet。C2PNet是一个深度学习网络，设计用于去除图像中的雾霾或雾气，提高图像的清晰度和可读性。这种模型通常基于卷积神经网络（CNN），通过学习从雾天图像到清晰图像的映射来实现去雾效果。它可能包含多个卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及反卷积层，以恢复图像的细节。 然后，我们来看ONNXRuntime。ONNXRuntime是一个开源项目，由微软开发，用于优化机器学习模型的推理性能。它可以支持多种框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）生成的ONNX模型，并在不同平台上高效运行。ONNX是一种开放标准，旨在促进模型之间的互操作性，使模型可以跨各种框架和工具进行迁移。 接下来是程序部署的两个版本：C++和Python。C++版程序适合需要高性能和低延迟的应用，例如嵌入式系统或实时处理。Python版则提供了更高的开发灵活性和易用性，适合快速原型设计和测试。 在C++中集成ONNXRuntime，开发者需要： 1. 安装ONNXRuntime库。 2. 加载ONNX模型，这通常涉及创建一个` Ort::Session`对象并提供模型路径。 3. 准备输入数据，确保其符合模型的输入形状和数据类型。 4. 执行推理，调用`Session::Run()`方法。 5. 处理输出结果，提取去雾后的图像。 在Python中，步骤相对简单： 1. 导入onnxruntime库。 2. 创建`onnxruntime.InferenceSession`对象。 3. 使用`run()`方法执行模型，传入输入数据。 4. 获取输出结果，同样处理成去雾后的图像。 标签 "c++ c# c 编程语音" 暗示了程序可能也支持C#，但描述中并未明确提及。如果需要在C#中部署C2PNet，原理与C++类似，只是语法和API会有所不同。 总结来说，这个压缩包提供的资源是一个使用ONNXRuntime部署的C2PNet图像去雾解决方案，包括C++和Python两种实现。用户可以根据自己的需求和环境选择合适的语言进行部署，利用深度学习的力量来改善图像在雾天条件下的视觉效果。

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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）