基于MATLAB的对数图像处理模型：去雾和暗原色先验图像增强

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布
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文章标签： 图像处理 matlab 计算机视觉 Matlab
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本文介绍了如何利用MATLAB的对数图像处理模型进行去雾和暗原色先验图像增强。通过计算暗通道先验和大气光，可以恢复雾霾图像的清晰度。同时，基于暗原色先验的对数变换能有效提升图像的对比度和细节。提供的MATLAB代码示例可应用于实际图像处理中。

基于MATLAB的对数图像处理模型：去雾和暗原色先验图像增强

对数图像处理是数字图像处理领域的一种常用方法，它通过对图像的亮度进行对数变换，实现对图像的增强和调整。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于对数图像处理模型的去雾和暗原色先验图像增强。

【去雾】
雾霾天气对图像质量产生很大的影响，使得图像出现模糊、低对比度和颜色失真等问题。去雾技术旨在消除这些问题，使图像恢复清晰和自然。下面是使用对数图像处理模型进行去雾的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('foggy_image.jpg');

% 估计大气光
dark_channel = min(I,
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基于 Matlab 的图像处理模型：去雾和暗原色先验图像增强
m0_47037246的博客
08-03 386
综上所述，本文介绍了基于 Matlab 的图像处理模型：去雾和暗原色先验图像增强。通过相应的代码实现，我们能够更好地处理含有雾气或低亮度的图像。暗原色先验是指在图像中，亮度较低的像素通常具有与 RGB 颜色通道相关的先验信息。通过利用这一先验信息，我们可以更好地进行图像增强处理。去雾处理是指将含有雾气的图像进行处理，使其更加清晰明亮。其中，最常用的方法是基于暗通道先验的图像去雾方法。接着，我们需要计算图像的暗通道。然后，我们需要抽取图像的暗通道。这样，我们就能够得到暗原色先验图像增强后的图像。
基于MATLAB的对数图像处理模型:去雾和暗原色先验图像增强
weixin_50547796的博客
07-15 282
暗原色先验图像增强是一种基于对数图像处理模型的图像增强方法，旨在增强图像的对比度和细节，并改善图像的视觉感受。通过以上的MATLAB代码示例，我们实现了基于对数图像处理模型的去雾和暗原色先验图像增强。对数图像处理是数字图像处理领域的一种常用方法，它通过对图像的亮度进行对数变换，实现对图像的增强和调整。然后，根据大气光和暗通道先验，估计图像的透射率。在上述代码中，首先读取原始图像，并通过计算暗原色先验来估计暗原色图像。然后，根据暗原色图像和暗通道先验，使用对数变换进行图像增强。最后，显示增强结果。
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01-08 478
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06-16 2496
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现有的图像去雾算法综述 一、概述 图像的去雾问题一直以来
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】Retinex图像去雾算法（附MATLAB和python代码实现）
qq_36130719的博客
12-01 424
Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温•兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；
毕设题目：Matlab图像增强
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11-25 2219
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（数字图像处理MATLAB+Python）第五章图像增强-第六节：其他图像增强技术
快乐江湖的博客
04-21 1159
基于对数图像处理模型的图像增强。基于暗原色先验的低照度图像增强。是常量，不失一般性的假设。基于对数图像处理模型的增强。的红、绿、蓝三个通道的值。基于暗原色先验的去雾方法。
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