基于MATLAB的实时暗通道先验雾天图像快速恢复系统

资 源 简 介

本项目利用优化的暗通道先验算法与并行计算技术，实现对单张图像或视频流的实时去雾处理，提升图像清晰度。适用于视频监控、自动驾驶等实时场景，兼顾高效性与图像质量恢复效果。

详 情 说 明

基于实时暗通道先先验的雾天图像快速恢复系统

项目介绍

本项目旨在利用优化的暗通道先验算法与并行计算技术，实现对雾天图像与视频流的快速、实时去雾处理。系统能够有效估计大气散射模型，恢复出清晰、高质量的图像，可广泛应用于视频监控、自动驾驶等对实时图像处理有较高要求的场景。

功能特性

• 高效去雾算法：采用优化的暗通道先验理论，提升传统算法的速度与效果。
• 实时处理能力：支持对视频流进行实时逐帧去雾，保持原有帧率与分辨率。
• 多格式支持：输入支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP）与视频格式（MP4、AVI等），输出格式与输入保持一致。
• 并行加速：利用图像并行处理技术，显著提升运算效率，满足实时性需求。

使用方法

1. 单张图像处理：运行主程序，选择单张图像处理模式并指定输入图像路径，系统将自动完成去雾并保存结果。
2. 视频流处理：选择视频处理模式，输入视频文件或实时视频流地址，系统将实时输出去雾后的视频画面。
3. 参数调整（可选）：用户可根据实际场景微调大气光估计、透射率优化等参数，以获得最佳视觉效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：支持多核CPU，内存不小于4GB，处理高清视频流推荐使用8GB以上内存

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，主要承担以下功能：负责解析用户的输入参数，根据所选模式（单张图像或视频流）调用相应的去雾处理模块；协调图像读取、算法执行与结果输出等流程；同时，它还实现了对并行计算资源的初始化与管理，确保处理任务的高效执行。