非局部图像去雾项目教程

非局部图像去雾项目教程

non-local-dehazing MATLAB implementation of the paper "Non-Local Image Dehazing", CVPR 2016 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-local-dehazing

1. 项目目录结构及介绍

non-local-dehazing/
├── images/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── TR1000.txt
├── adjust.m
├── demo_non_local_dehazing.m
├── estimate_airlight.m
├── non_local_dehazing.m
└── wls_optimization.m

目录结构说明

• images/: 包含示例图像文件，用于演示去雾效果。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
• LICENSE.md: 项目许可证文件，说明项目的使用条款。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的概述、使用方法和引用信息。
• TR1000.txt: 可能包含与项目相关的参数或配置信息。
• adjust.m: MATLAB 脚本文件，可能用于调整图像参数。
• demo_non_local_dehazing.m: 项目的启动文件，用于演示非局部图像去雾算法的效果。
• estimate_airlight.m: MATLAB 脚本文件，用于估计图像中的大气光。
• non_local_dehazing.m: 核心算法实现文件，包含非局部图像去雾的主要逻辑。
• wls_optimization.m: MATLAB 脚本文件，可能用于图像的加权最小二乘优化。

2. 项目的启动文件介绍

demo_non_local_dehazing.m

该文件是项目的启动文件，用于演示非局部图像去雾算法的效果。通过运行此文件，用户可以查看算法在示例图像上的去雾效果。

使用方法

1. 打开 MATLAB。
2. 将 MATLAB 的工作目录更改为项目代码所在的文件夹。
3. 运行 demo_non_local_dehazing.m 文件。

% 示例代码
demo_non_local_dehazing;

运行后，MATLAB 将加载示例图像并应用去雾算法，显示去雾后的图像。

3. 项目的配置文件介绍

TR1000.txt

该文件可能包含与项目相关的参数或配置信息。具体内容需要根据文件实际内容进行解析。

示例内容

gamma: 1.0
airlight: 0.8
...

README.md

该文件是项目的说明文件，包含项目的概述、使用方法和引用信息。用户可以通过阅读此文件了解项目的背景、使用方法和引用要求。

示例内容

# 非局部图像去雾

这是一个实现非局部图像去雾算法的 MATLAB 代码。

## 使用方法

1. 打开 MATLAB。
2. 将 MATLAB 的工作目录更改为项目代码所在的文件夹。
3. 运行 `demo_non_local_dehazing.m` 文件。

## 引用

如果你使用此代码，请引用以下论文：

- Berman, D., Treibitz, T., & Avidan, S. (2016). Non-Local Image Dehazing. CVPR 2016.
- Berman, D., Treibitz, T., & Avidan, S. (2017). Air-light Estimation using Haze-Lines. ICCP 2017.

通过以上步骤，用户可以了解项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法，从而更好地使用和理解非局部图像去雾项目。

non-local-dehazing MATLAB implementation of the paper "Non-Local Image Dehazing", CVPR 2016 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-local-dehazing