MATLAB图像去雾算法实现与性能对比平台

资 源 简 介

本项目集成多种经典图像去雾算法，支持单张或批量图像导入处理。用户可直观对比不同算法的去雾效果，适用于图像增强研究与性能评估。提供可视化界面，简化测试流程。

详 情 说 明

图像去雾算法实现与性能对比平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像去雾算法集成与测试平台，致力于实现多种经典图像去雾算法，并提供直观的效果对比与性能评估功能。平台支持单张图像处理和批量处理两种模式，用户可通过图形界面轻松选择不同算法、调节参数，并获取去雾结果的质量评估报告。

功能特性

• 多算法集成：集成了暗通道先验、Retinex理论（SSR/MSR/MSRCR）、Tara优化、双边滤波优化、联合双边滤波优化等经典去雾算法
• 双模式处理：支持单张图像处理和批量图像处理，满足不同场景需求
• 参数调节：提供可视化参数调节界面，实时观察参数变化对去雾效果的影响
• 效果对比：生成多算法并列对比图，直观展示不同算法的去雾效果
• 质量评估：自动计算PSNR、SSIM等客观评价指标，生成详细的性能评估报告
• 中间可视化：展示算法处理过程中的关键中间结果，便于理解算法原理
• 参数分析：生成参数敏感性分析图表，帮助优化算法参数配置

使用方法

1. 启动平台：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 导入图像：选择单张或多张有雾图像（支持.jpg、.png、.bmp格式）
3. 选择算法：从算法列表中选择需要测试的去雾方法
4. 调节参数：通过滑块或输入框调整算法参数（可选）
5. 处理图像：点击处理按钮执行去雾算法
6. 查看结果：在对比界面查看去雾效果，下载处理结果和评估报告

可选功能：

• 导入参考图像进行质量评估对比
• 使用JSON配置文件批量设置算法参数
• 导出参数敏感性分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了平台的核心功能模块，包括用户界面初始化、图像数据读取与管理、算法调度与执行、可视化结果显示、性能指标计算以及结果导出等完整工作流程。它协调各个功能组件的协作，实现从图像输入到结果输出的全链路处理，同时负责参数配置的解析与应用，确保不同算法能够按照用户设定的条件正确运行并生成可比较的评估数据。