【图像增强】基于matlab仿真DEHAZENET和HWD实现图像去雾与增强

最新推荐文章于 2025-12-04 22:09:52 发布

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本文介绍了利用深度学习的DEHAZENET和直方图均衡化的HWD算法进行图像去雾与增强的方法。DEHAZENET用于去除雾霾，HWD则增强图像细节。这两种技术在多个领域有广泛应用，如航空航天和遥感。

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🔥 内容介绍

图像增强一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着人工智能技术的不断发展，图像增强技术也在不断地得到改进和完善。本文将介绍基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术。

DEHAZENET是一种基于深度学习的图像去雾算法，它通过学习大量的去雾图像样本，自动学习图像中的雾霾信息，并将其去除。DEHAZENET算法利用卷积神经网络对图像进行特征提取和学习，然后通过反卷积操作重建图像，从而实现去雾效果。该算法在图像去雾方面取得了较好的效果，能够有效地提高图像的清晰度和细节。

HWD是一种基于直方图均衡化的图像增强算法，它通过对图像的亮度和对比度进行调整，使图像的视觉效果更加鲜明和清晰。HWD算法能够有效地增强图像的细节和对比度，使图像看起来更加生动和逼真。

将DEHAZENET和HWD两种算法结合起来，可以实现更加全面和有效的图像去雾与增强。首先利用DEHAZENET算法去除图像中的雾霾，然后再利用HWD算法对去雾后的图像进行增强处理，从而进一步提高图像的清晰度和视觉效果。

在实际应用中，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术可以广泛应用于各种领域，如航空航天、遥感影像、医学影像等。通过去除图像中的雾霾和增强图像的细节，可以提高图像的质量和清晰度，为相关领域的研究和应用提供更加清晰和准确的数据支持。

总之，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术是一种有效的图像处理方法，能够显著提高图像的质量和视觉效果。随着人工智能技术的不断发展，相信这种技术在未来会有更加广泛的应用和发展。

📣 部分代码

function [ radiance1,radiance2 ] = dehaze_fast( image, omega, win_size )%DEHZE Summary of this function goes here%   Detailed explanation goes hereif ~exist('omega', 'var')    omega = 0.95;endif ~exist('win_size', 'var')    win_size = 30;endr = 15;res = 0.001;[m, n, ~] = size(image);dark_channel = get_dark_channel(image, win_size);atmosphere = get_atmosphere(image, dark_channel);trans_est = get_transmission_estimate(image, atmosphere, omega, win_size);% 引导滤波x1 = guided_filter(rgb2gray(image), trans_est, r, res);  % w = 3;       %W为双边滤波器（核）的边长/2 % sigma = [3 0.2];% x2=bilateral_filter(abs(trans_est),w,sigma);%调用双边滤波函数r = 0;N=[1,-2,1];M=[1;-2;1];dim=size(trans_est);for i=1:(dim(1)/2)    for j=1:(dim(2)/2)        p=abs(conv(M,conv(N,trans_est(i,j))));        r=p+r;    endendq=1.66*p/(dim(1)*dim(2))w = 3;       %W为双边滤波器（核）的边长/2 sigma = [3 q]; %空间相似度影响因子方差σd记为SIGMA(1),亮度相似度影响因子方差σr记为SIGMA(2)x2=bilateral_filter(abs(trans_est),w,sigma);%调用双边滤波函数transmission1 = reshape(x1, m, n);transmission2 = reshape(x2, m, n);radiance1 = get_radiance(image, transmission1, atmosphere);radiance2 = get_radiance(image, transmission2, atmosphere);end