航拍图像去雾与特征恢复拼接技术研究及源码解析

资源摘要信息:"本资源为一个基于图像去雾的航拍图像特征恢复和图像拼接的研究项目，提供了详细的C++和MATLAB源码及相关资料。 该项目的主要目的是针对在严重雾霾条件下拍摄的航拍图像，提出了一种自适应的去雾方法以有效恢复图像特征。去雾方法的工作流程通常包括图像预处理、大气光估计、透射率估计以及图像恢复等几个步骤。自适应去雾方法能够根据图像中雾霾的不同程度动态调整去雾参数，从而实现更精确的图像特征恢复。 项目还包含了图像特征检测以及图像拼接的对比分析，通过比对去雾前后的图像，研究者可以清晰地观察到去雾处理对图像特征的改善效果，进而提高图像拼接的准确性和视觉效果。 技术栈方面，该项目使用了C++和MATLAB作为主要的编程语言，涉及到的关键技术包括图像处理、特征检测以及图像拼接。图像处理技术是计算机视觉领域的一项基础技术，涉及图像的获取、处理、分析与理解，特征检测技术用于从图像中提取有用的信息和特征，而图像拼接技术则用于将多个图像片段组合成一个较大的、内容连续的图像。 文件列表中包含了多个文件，其中： - feature_detection.JPG 展示了去雾前后图像特征检测的对比。 - stitchinging_dehaze.JPG 和 stitchinging_haze.JPG 分别展示了去雾处理后和雾霾条件下的图像拼接效果。 - README.md 文件通常包含项目的基本介绍、运行指南和环境配置信息。 - PowerPoint demonstration.pdf 和 Poster demonstration.pdf 提供了项目的演示文稿和海报展示。 - Adaptive Dehaze Method for Aerial Image Processing.pdf 是关于该项目提出的自适应去雾方法的详细论文。 - 大学学生创新发展基金基础实验项目结题报告.pdf 是项目的结题报告文档。 - video demonstration 可能提供了项目操作的视频演示。 - code 文件夹包含了项目的源代码和相关资源。 该项目不仅是计算机专业学生的毕业设计或课程设计的好资源，也适合需要项目实战练习的学习者。如果使用者在运行程序时遇到困难，可以通过私聊的方式联系作者，作者提供远程教学服务以帮助解决问题。"