该项目将在MATLAB GUI上实现。使用mfile设计了暗信道（DCP）算法。本文通过图像和视频实现。#GUI运行#视频图像去雾
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本项目包含完整的图像去雾算法研究系统，提供源码、数据库及相关文档。系统配置简便，结构清晰，获得了相关领域专家学者的高度认可。
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提供 Python 和 Matlab 双版本的去雾代码，包括暗通道去雾和引导滤波算法。需要配置环境的朋友请私信我。
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图像去雾大作业：图像去雾是一个有趣而具有挑战性的任务。以下是一些可以参考的步骤和方法，帮助您完成图像去雾的大作业： 1.数据集准备：首先，您需要获取一个适当的图像去雾数据集，其中包括有雾的图像及其对应的真实清晰图像。可以在公开的数据集网站或者论文中找到合适的数据集。 2.雾化模型选择：选择合适的图像
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视频去雾是图像处理领域的一项重要任务，消除雾气对视频画面的影响，还原真实场景。简单来说，就是让雾蒙蒙的视频变得清晰可见。去雾后的视频可以恢复被遮挡的细节，提升在交通出行、户外监控等场景下的可见度和安全性。传统的去雾方法效果有限，尤其是在处理细节方面。提出一种基于拉普拉斯平滑的新型能量函数模型，用于视
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本项目为基于MATLAB的图像去雾源码代码面板GUI，适用于解决图像雾霾问题。该源码实现了图像去雾算法，通过图形用户界面（GUI）进行交互操作，使得用户能够方便地进行去雾处理。使用者只需通过面板上传需要处理的图像，系统会自动进行去雾操作，并展示处理后的效果。代码面板简洁、易操作，适合进行图像处理实验
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何凯明教授的研究团队开发了一种计算机视觉去雾技术，该技术可用于还原图像的色彩和清晰度，以及通过雾的浓度估计物体的距离。此项技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如三维重建和物体识别。
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图像还原与去噪技术 图像还原和图像去噪是数字图像处理中密不可分的两个领域，它们的目标都是提升图像质量，去除噪声和失真，恢复图像的原始信息。 图像还原主要针对图像因各种原因造成的退化进行修复，例如： 运动模糊：由于相机或物体运动造成的图像模糊 失焦模糊：相机镜头未对焦准确导致的模糊 低分辨率：图像分
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5.2 版体积雾效带来令人惊叹的视觉效果，塑造逼真雾气和烟雾，丰富你的项目。
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