基于小波变换DWT的图像去雾方法及Matlab实现

资源摘要信息:"图像去雾技术是数字图像处理领域中的一个重要应用，它能够提高雾天或雾霾天气下拍摄的图像的可视性。在本资源包中，用户可以获得通过小波变换DWT（Discrete Wavelet Transform）进行图像去雾的Matlab源码。小波变换是一种数学变换方法，特别适合于处理具有局部特征的信号，因此在图像去雾中能够有效地分离和提取图像中的高频细节信息，从而增强图像的对比度和清晰度。 本资源包含的Matlab代码能够对图像进行有效的去雾处理，并提供了前后对比效果图以供用户参考。代码包包括主函数main.m和一系列辅助调用函数，其中主函数负责调用各个子函数来完成图像去雾的整个流程。用户可以通过简单的操作运行Matlab代码，来体验图像去雾前后的差异。 本资源的运行操作非常简便，用户仅需按照以下步骤操作即可：首先将压缩包中的所有文件解压到Matlab的当前工作目录中；然后双击打开main.m文件；最后点击运行按钮，等待程序完成即可得到去雾后的效果图。 本次提供的Matlab代码适用于Matlab 2019b版本。如果在运行时遇到任何问题，例如版本兼容性问题，用户可以根据程序给出的错误提示自行修改。如果不确定如何修改或者有其他相关问题，可以通过私信博主来获取帮助。此外，如果用户有进一步的仿真需求，例如需要获取完整的代码、期刊或参考文献的复现、Matlab程序的定制以及科研合作等，也可以通过私信博主来获得更多的服务。 资源文件中还包含一个视频文件，该视频文件【图像去雾】小波变换DWT图像去雾（含前后对比）【含Matlab源码 4144期】.mp4，可能会展示Matlab去雾程序的具体操作步骤和去雾效果，使得用户能够更好地理解整个图像去雾的过程。 最后，本资源的标签为"matlab"，说明其适用的软件环境为Matlab，一个广泛应用于工程计算、数据可视化以及数值分析等领域的高性能数学计算软件。"