C++实现图像去雾算法源码及文档说明

资源摘要信息:"该资源为一个基于C++和OpenCV实现的图像去雾算法项目，提供了源代码和文档说明，适合用于高分课程设计。项目实现了基于暗通道先验的图像去雾算法，通过特定的步骤和数学公式对图像进行去雾处理。去雾算法的核心是首先求取图像的暗通道，然后通过选取暗通道图像中最亮的0.1%的像素来估计大气光(A)。接着，利用大气光照对原图进行去雾处理，以得到清晰的图像。项目源码经过测试运行，功能正常，并且在答辩评审中获得了96分的高分，说明代码质量和算法实现均得到了高度认可。此资源对计算机相关专业的学生、老师或企业员工都是很好的学习资料，同时也适用于进行毕设、课程设计或作为项目演示的素材。下载后包含README.md文档，供学习参考使用，且使用时应遵守相应的规定，禁止用于商业用途。" 知识点详细说明： 1. 图像去雾算法概念 - 图像去雾是计算机视觉中的一个常见问题，目的是从有雾的图像中恢复出清晰的场景信息。由于雾的存在，图像会丢失对比度，远景变得模糊，颜色饱和度下降，这使得图像的特征提取和识别变得困难。 2. 暗通道先验理论 - 暗通道先验是由He等学者提出的，该理论基于大量的户外图像观察和分析，认为在非天空的局部区域里，总会存在一些像素，在至少一个颜色通道上有很低的强度。即在局部区域内，某些像素至少在一个颜色通道上的强度会非常低。 3. C++编程语言 - C++是一种静态类型的、编译式的通用编程语言，它支持多范式编程，包括面向对象、泛型和过程化编程。C++广泛应用于软件开发、操作系统、游戏开发、实时物理模拟等领域。 4. OpenCV库 - OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常见的图像处理和计算机视觉算法，如特征检测、图像分割、人脸识别等。OpenCV库对于进行图像处理和视觉相关项目的研究和开发具有重要意义。 5. 图像处理流程 - 基于暗通道先验的图像去雾算法通常包括以下步骤： a. 求取图像的暗通道； b. 估计大气光，选取暗通道中最亮的像素，并取输入图像中对应像素点的值作为大气光； c. 使用大气光估计图像的透射率； d. 利用透射率和大气光对原图像进行去雾处理，得到去雾后的清晰图像。 6. 源代码运行和问题解决 - 项目源码已经过测试，确保在功能正常的情况下上传。如果在运行过程中遇到问题，提供者愿意通过私聊方式提供帮助，甚至远程教学以解决运行问题。 7. 项目适用人群 - 该资源适合计算机相关专业在校学生、老师或企业员工进行学习和研究，也适合计算机初学者作为进阶学习的资料。此外，它还可以作为课程设计、毕业设计、项目演示等场合的素材使用。 8. 许可使用和商业化问题 - 资源包含README.md文档，其中明确了使用该资源的参考指导，同时强调了不得将该资源用于商业目的。使用者应当遵守相关许可协议，正确使用资源。 9. 下载资源文件名称说明 - "oschina-ImageDehazed-master"表示该资源包含了名为“oschina-ImageDehazed”的项目文件夹，其中的“master”可能表示这是项目的主要或最新版本。这个文件夹内包含了项目的所有相关文件，包括源代码、测试数据、文档说明等。