MATLAB图像去雾系统实现与算法详解（毕业设计）

资源摘要信息: "本资源包含了完整的基于MATLAB实现的图像去雾处理系统，该系统是一个经过导师指导并成功获得高分的毕业设计项目。该系统不仅包含了图像去雾的源码，还包括了相应的文档和全部实验数据，为学习者提供了学习和参考的完整资料。该系统的核心方法包括全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、Retinex单尺度去雾算法以及Retinex多尺度去雾算法。 全局直方图均衡化是一种图像处理技术，能够增强图像对比度，使得图像的亮度分布更加均匀。具体操作是对图像中所有像素的灰度值进行调整，使其分布均匀地覆盖整个可能的灰度范围，从而提升图像的整体视觉效果。 局部直方图均衡化则是在全局直方图均衡化的基础上进一步发展的技术，它将图像划分为小块（子图像），并对每个子图像独立地进行直方图均衡化处理。这种方法特别适用于处理局部对比度不足的图像，能够更加精细地调整图像的局部亮度，但不会对全局的亮度分布产生过大的影响。 Retinex算法是一种通过模拟人眼视觉感知机制来进行图像恢复的技术。它基于Retinex理论，该理论认为人眼对光照变化的感知具有局部性质，因此Retinex算法通过计算图像中每个像素与其周围像素的亮度关系来进行去雾处理。Retinex算法能够在保留图像色彩的同时去除或减少雾的效果。 Retinex单尺度去雾算法利用单个尺度因子来调整图像，其核心思想是将图像分为亮度和色彩两部分，通过算法估计出雾的影响，并进行相应的补偿和校正。 Retinex多尺度去雾算法则是在单尺度的基础上进行了改进，通过使用不同尺度的滤波器对图像进行处理，可以更有效地恢复图像的细节。多尺度Retinex算法考虑了不同的尺度信息，使得在去雾的同时，可以更好地保留图像的边缘细节。 代码特点方面，该系统的编程采用了参数化的方法，这意味着用户可以通过简单地更改参数来实现不同的去雾效果，这种设计大大提高了代码的灵活性和可重用性。同时，代码中有着详尽的注释，这有助于理解算法的实现逻辑，降低了学习和上手的难度。 适用对象包括工科生、数学专业学生、算法工程师等方向的学习者，尤其适合那些希望深入理解图像处理、特别是图像去雾技术的学习者。本资源不仅包括了实际操作的代码和文档，还包含了理论分析和实验数据，为学习者提供了全面的学习材料，有助于快速掌握并应用图像去雾技术。" 【标题】:"基于matlab实现图像去雾处理系统源码+文档+全部数据（高分毕业设计）.zip" 【描述】:"基于matlab实现图像去雾处理系统源码+文档+全部数据（高分毕业设计）.zip已获导师指导并通过的高分毕业设计项目。资源内容：基于MATLAB建立的图像去雾系统。主要方法：1.全局直方图均衡化；2.局部直方图均衡化；3.Retinex单尺度去雾算法；4.Retinex多尺度去雾算法 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习者。"