MATLAB图像去雾GUI：局部与全局直方图均衡化及Retinex算法

资源摘要信息:"该压缩包内包含的源码是一个基于MATLAB平台开发的图像去雾处理软件。它能够实现以下功能： 1. 图像去雾处理：去雾处理是计算机视觉中的一个重要话题，其目的是清除或减弱由雾、雨、雪等不良天气条件造成的图像失真。在MATLAB中，可以通过不同的算法来实现去雾效果。 2. 人机交互GUI界面：用户可以通过友好的图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）与软件进行交互，无需编写代码即可选择和使用不同的去雾算法。GUI的设计大大降低了用户使用的门槛，使得非专业人士也能方便地处理图像去雾问题。 3. 局部直方图均衡化：这是一种图像处理技术，主要用来增强局部区域的对比度，尤其是对于那些由于背景光照不均匀造成细节不明显的情况。在局部直方图均衡化中，图像被分成若干小块，对每个小块分别进行直方图均衡化。这种方法能够改善图像局部的细节显示，但在全局上可能会造成颜色的失真。 4. 全局直方图均衡化：这是一种标准的图像增强技术，对整幅图像应用直方图均衡化，可以扩展图像的灰度范围，提高整体的对比度。然而，这种方法并不能改善所有类型的图像失真，特别是当图像的局部对比度差异较大时，可能会导致细节丢失。 5. Retinex算法：Retinex理论由Land在1960年代提出，是一种模拟人类视觉感知过程的算法，它试图从每个像素点去除光照效应的影响，恢复出物体的实际颜色和亮度。在图像去雾中，Retinex算法通过估计场景的光照成分并去除它来实现去雾效果。 6. 直方图对比：通过GUI，用户可以查看处理前后的图像直方图，直方图显示了图像中各个灰度值的分布情况。直方图的均匀分布意味着图像信息量最大，处理后的图像如果直方图更接近均匀分布，则说明去雾处理效果更好。 7. 信息论的应用：信息论在图像处理中的应用通常涉及到图像信息量的度量和优化。均匀分布的直方图代表了图像信息的最大化，这与信息论中最大化信息熵的概念相吻合。 该MATLAB软件包适用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的研究人员和工程师，帮助他们在面对图像去雾问题时，通过直观的GUI选择合适的处理算法，同时通过直方图对比，直观地评估去雾效果。软件的使用可大大提高工作效率，降低图像处理的技术门槛。" 【标题】:"基于MATLAB平台的图像去雾处理GUI界面可以选择局部直方图均衡化全局直方图均衡化Retinex算法源码.zip" 【描述】:"该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理，配备一个人机交互GUI界面，可以选择局部直方图均衡化，全局直方图均衡化，Retinex算法，通过对比处理前、后的图像的直方图，而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表，信息论已经整明，具有均匀分布直方图的图像，其信息量是最大的。" 【标签】:"matlab 图像去雾" 【压缩包子文件的文件名称列表】: code