导向滤波
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基于导向滤波的先进图像分层融合算法MATLAB实现
本项目通过导向滤波器将源图像分解为基础层和细节层，实现加权融合策略，提升图像融合质量。MATLAB代码结构清晰，包含完整性能分析，适用于图像增强、HDR合成等应用场景。 -
基于MATLAB的高效导向滤波图像处理系统
本项目利用MATLAB实现高效的导向滤波算法，通过导向图像引导滤波过程，在快速平滑图像的同时保持边缘细节，达到优于双边滤波的计算效率。 -
MATLAB高效导向滤波图像处理系统
本项目基于MATLAB实现快速导向滤波算法，在保持图像边缘细节的同时完成高效平滑处理。支持灰度与彩色图像，提供可调参数，线性时间复杂度显著提升计算效率。 -
基于导向滤波的多模态图像融合MATLAB实现
本项目实现基于导向滤波的图像分层融合算法，通过结构层和细节层的优化融合，显著提升多模态图像的视觉质量，在保留源图像关键结构信息的同时增强纹理细节表现。 -
基于暗通道先验的图像去雾仿真系统
该项目利用MATLAB完整实现了由何恺明提出的暗通道先验（Dark Channel Prior）去雾算法，旨在解决由于大气散射引起的户外图像退化问题，包括对比度低、色彩暗淡和细节模糊等特征。系统首先计算输入图像每个像素邻域内的最小值以提取暗通道特征，由于暗通道图在无雾区域具有极低的光强值，系统能据此精确量化空间中雾气的浓度分布。随后，程序通过寻找暗通道中最亮部分的对应像素来自动估算全局大气光强度。在构建透射率图的过程中，为了克服传统中值滤波可能导致的边缘伪影，系统集成了导向滤波（Guided Filter -
基于暗原色先验的单幅图像去雾系统
本项目利用大气散射物理模型和暗原色先验理论，针对受雾霾、水汽等气象因素影响而导致清晰度下降的图像进行数字化修复。其核心逻辑基于对大量无雾户外图像的统计规律，即在绝大多数非天空区域，像素点的RGB三通道中至少有一个通道存在极低强度的数值。程序首先通过局部最小值滤波计算输入的暗通道分布，并依据暗通道图中最亮的部分自动估算全球大气光强度值。紧接着，系统根据物理建模计算出场景的初始透射率，并引入高性能的导向平滑滤波技术对透射率图进行优化，确保在处理物体边缘及细节丰富区域时不会产生明显的光晕效应。最后，通过逆向求解 -
基于暗原色先验的图像去雾与深度估计系统
本项目利用MATLAB开发一套高效的单幅图像去雾工具，旨在解决雾霾天气下图像对比度降低和颜色失真的问题。系统核心算法基于经典的暗原色先验（Dark Channel Prior, DCP）理论以及大气散射物理模型。主要功能流程包括：首先计算输入图像的暗通道图，通过分析暗通道中最亮的像素点来自动估算全局大气光值；其次，根据暗通道原理估算初始透射率，并采用导向滤波（Guided Filter）技术对粗糙的透射率图进行边缘保持平滑处理，从而获得精细化的透射率图，有效避免了Halo效应和块状伪影；随后，利用优化后的透射率图反推场景的相对深度信息，生成可视化的深度图（Depth Map），表现出场景中物体距离摄像头的远近关系；最后，结合大气光值和透射率，通过逆向求解成像方程恢复出无雾的清晰图像，并对复原图像进行亮度调整以获得最佳视觉效果。
