去霧演算法把圖片輸入輸出

A. 光影魔術手處理人的照片，一般用哪些功能謝謝

《光影魔術手 v4.4.1圖像處理軟體》網路網盤資源免費下載:

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光影魔術手 v4.4.1最新版是一款圖片美化軟體，該軟體主要針對圖片文件編輯而開發，提供大量的調圖參數，解決攝相機拍照時出現的參數失調問題，提供五十種圖片處理特效，支持對照片文件進行美化處理、人像美容、改善畫質、自定義添加文字水印以及照片裝飾功能等，軟體為用戶提供直觀的功能按鈕分布，所有功能一目瞭然，方便快捷，帶給用戶最佳的圖片編輯處理體驗。

B. 快速去霧演算法的MATLAB代碼，誰幫我看看哪錯了

首先您很多行結尾都忘記寫分號了。。。
其次，這里
dc2 = minfilt2(dc, [krnlsz,krnlsz]);
minfilt2不是內置的函數，你需要在matlab官網上下載這個文件
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/1358
把這個m文件放在工作路徑下面就沒問題了。

C. 美圖秀秀把模糊的照片變清晰圖文教程

照片模糊了怎麼辦?當照片拍的不好時，容易出現模糊的狀況，其實照片模糊了可以通過後期軟體加工處理。那麼該如何操作呢？

D. 美圖秀秀 如何去霧

打開一張圖片-點擊右上角特效里
在軟體中打開准備好的照片，點擊「美化」標簽，選擇「基礎-去霧」特效，使畫面變得明亮清晰。

接下來就是調整色調，選擇「基礎-智能繪色」特效，讓畫面色彩明艷。

然後選擇「熱門-粉紅佳人」特效，讓照片色調更清新。

最後選擇「熱門-柔光」特效，調整透明度為65%，就大功告成啦！

E. matlab 怎樣把圖像去雲霧演算法

function darktest(filename)
%暗影去霧演算法
%filename------文件名或文件絕對路徑
%用法：darktest('7.png')
close all
clc

w0=0.65; %0.65 乘積因子用來保留一些霧，1時完全去霧
t0=0.1;

I=imread(filename);
figure;
set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'));
subplot(221)
imshow(I);
title('原始圖像');
[h,w,s]=size(I);
min_I=zeros(h,w);

%下面取得暗影通道圖像
for i=1:h
for j=1:w
dark_I(i,j)=min(I(i,j,:));
end
end

subplot(223)
imshow(dark_I);
title('dark channnel的圖形');

Max_dark_channel=double(max(max(dark_I))) %天空亮度
dark_channel=double(dark_I);
t=1-w0*(dark_channel/Max_dark_channel); %取得透謝分布率圖

subplot(224)
T=uint8(t*255);

F. 模糊圖像復原方法

圖像復原-模糊圖像處理解決方案
機器視覺智能檢測 2017-06-16
造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因導致的模糊圖像需要不同的方法來進行處理。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。本文將從這三方面切入剖析。

智能化設備管理技術是利用系統管理平台軟體的設備管理服務，對所有的監控設備包括攝像機、雲台、編碼器和系統伺服器進行不間斷的實時監測，當發現故障時能及時通過各種方式告警，提示維護人員及時處置。一個系統可以按照網路拓撲結構部署多台設備管理伺服器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鍾的時間內被監測到並告警。

建設目標

本方案擬應用先進的機器學習和計算機視覺技術，模擬人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和雲台失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出准確判斷，並自動記錄所有的檢測結果，生成報表。以便用戶輕松維護市公共安全圖像資源系統。

技術路線

將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻雜訊、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著「平安城市」的廣泛建設，各大城市已經建有大量的視頻監控系統，雖然監控系統己經廣泛地存在於銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由於設備或者其他條件的限制，案情發生後的圖像回放都存在圖像不清晰，數據不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經常出現嫌疑人面部特徵不清晰、難以辨認、嫌疑車輛車牌模糊無法辨認等問題，這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監控系統建設的進一步推進，此類問題將會越來越凸顯。

模糊圖像產生的原因

造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準、光學系統的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應、低光照、環境隨機雜訊等都會導致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過程都可能導致圖像的進一步模糊。總體來說，造成圖像模糊的主要原因如下：

· 鏡頭聚焦不當、攝像機故障等;

· 傳輸太遠、視頻線老化、環境電磁干擾等;

· 攝像機護罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環境影響;

· 由視頻壓縮演算法和傳輸帶寬原因導致的模糊;

· 攝像機解析度低，欠采樣成像;

· 光學鏡頭的極限解析度和攝像機不匹配導致的模糊;

· 運動目標處於高速運動狀態導致的運動模糊等;

……

模糊圖像常用解決方案

對於模糊圖像處理技術，國內大學和科研機構在多年以前就在研究這些理論和應用，相關文獻也發布了不少，已經取得了一些很好的應用。美國 Cognitech軟體是相當成熟的一套模糊圖像恢復應用軟體，在美國FBI及其他執法機構中已有多年實際應用，其恢復出的圖像可以直接當作法庭證據使用，可見模糊圖像處理技術已經取得了相當的實際應用。

前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因導致的模糊往往需要不同的處理方法。從技術方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復原和超解析度重構。

圖像增強

很多傳統圖像演算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態學、顏色處理等。就單個來講，這些演算法都比較成熟，相對簡單。但是對於一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種演算法組合，配合不同的參數才能達到理想的效果。這些演算法和參數的組合進一步發展成為具體的增強演算法，比如「圖像去霧」演算法、「圖像去噪」演算法、「圖像銳化」演算法、「圖像暗細節增強」演算法等等。這些演算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質量。

綜合使用形態學、圖像濾波和顏色處理等演算法可以實現圖像去霧的演算法，圖1是一個去霧演算法的實際使用效果，類似的圖像增強演算法還有很多，不再一一列舉。圖像復原

圖像復原與圖像增強技術一樣，也是一種改善圖像質量的技術。圖像復原是根據圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然後以此模型為基礎，採用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善圖像質量的目的。

圖像復原和圖像增強是有區別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術來增強圖像的視覺效果，而圖像復原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據此找出一種相應的逆過程方法，從而得到復原的清晰圖像。圖像復原主要取決於對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。

對由於離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復原的方法效果較好，常用的演算法包括維納濾波演算法、小波演算法、基於訓練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復原可以取得更好的效果。圖像超解析度重構

現有的監控系統主要目標為宏觀場景的監視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導致畫面中目標太小，人眼很難直接辨認。這類由於欠采樣導致的模糊占很大比例，對於由欠采樣導致的模糊需要使用超解析度重構的方法。

超解析度復原是通過信號處理的方法，在提高圖像的解析度的同時改善採集圖像質量。其核心思想是通過對成像系統截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的解析度。超解析度復原技術最初只對單幅圖像進行處理，這種方法由於可利用的信息只有單幅圖像，圖像復原效果有著固有的局限。序列圖像的超解析度復原技術旨在採用信號處理方法通過對序列低解析度退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高解析度復原圖像。由於序列圖像復原可利用幀間的額外信息，比單幅復原效果更好，是當前的研究熱點。

序列圖像的超解析度復原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優點是：理論簡單，運算復雜度低，缺點是：只局限於全局平移運動和線性空間不變降質模型，包含空域先驗知識的能力有限。空域方法所採用的觀測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴散函數、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法（IBP）、凸集投影法（POCS）、最大後驗估計法（MAP）、最大似然估計法 （ML）、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發展空間很大。對於具體的演算法，不是本文的重點，這里不做詳細介紹。圖五是一個使用多幀低解析度圖像超解析度重構的例子。

模糊圖像處理技術的關鍵和不足

雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應用中取得了很好的效果，但是當前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進一步發展，主要如下。

演算法的高度針對性

絕大部分的模糊圖像處理演算法只適用於特定圖像，而演算法本身無法智能決定某個演算法模塊的開啟還是關閉。舉例來說，對於有霧的圖像，「去霧演算法」可以取得很好的處理效果，但是作用於正常圖像，反而導致圖像效果下降，「去霧演算法」模塊的打開或者關閉需要人工介入。

演算法參數復雜性

模糊圖像處理裡面所有的演算法都會包含大量的參數，這些參數的選擇需要和實際的圖像表現相結合，直接決定最終的處理效果。就目前的演算法，還沒有辦法智能地選擇哪些是最優的參數。

演算法流程的經驗性

由於實際圖像非常復雜，需要處理多種情況，這就需要一個演算法處理流程，對於一個具體的模糊視頻，採用什麼樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經驗。

結語

由於環境、線路、鏡頭、攝像機等影響，監控系統建成並運營一段時間後，都會出現一部分的視頻模糊不清的問題。

總體來說，雖然模糊圖像處理演算法已經取得了非常廣泛的應用，但是圖像演算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望於圖像演算法，對於不同種類的模糊問題，要區別對待。對於由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質量下降，在視頻診斷系統的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對於低光照等優先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對於雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質量下降，可以藉助於「視頻增強伺服器」包含的各種模糊圖像處理演算法來提升圖像質量。喜歡此內容的人還喜歡
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G. 「基於單幅圖像的去霧演算法研究」的matlab代碼中會出現Out of memeroy 的問題，我應該怎樣解決呢

這是2009年香港中文大學學生何愷明發表在CPVR上的文章《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》的源代碼，但應該不是他本人寫的。
圖像是由一個個像素點組成的，而文章中對像素點的操作是針對以這個像素點為中心、大小為15*15的矩形區域進行的，所以win_size=7.其實定義為多少都沒關系，可能在他看來7效果更好。
至於其他的語句，建議你把這篇文章下載下來，看看，文章中講述的去霧原理其實很簡單，講的也很清楚。但是這個源代碼好像有些地方和他講的不太一樣，這不本質。

H. ps圖片怎麼去霧

這項功能存在於Photoshop CC的Adobe Camera Raw插件中，不過必須得是最新的9.1版以上。

操作時基礎面板倒數第三個就是去除薄霧，向右拉動就是降低薄霧度，具體的大家可以根據情況進行選擇。

將預覽設為效果對比模式，可以看到去霧後的前後對比明顯，右側區明顯要比原圖清晰明快，遠方的建築業在逐步顯現出來。

此外你也可以對某些照片嘗試添加霧化功能，很多時候也會收到意想不到的結果。限於篇幅有限，這里就不再一一舉例了。

去霧就能加霧，照片加上霧化效果，很多時候也能收到不錯的表現。其實去霧也能通過調整對比度或是曲線的方法。但是ACR用起來更方便更快捷

I. MATLAB代碼 求分析 何的去霧演算法裡面的暗通道演算法 每一句都是什麼意思啊又分別對應論文里的什麼原理

function dark = darkChannel(imRGB)

r=imRGB(:,:,1);
g=imRGB(:,:,2);
b=imRGB(:,:,3); 分別提取三色的灰度圖

[m n] = size(r); 提取單色圖矩陣的寬度和長度
a = zeros(m,n); 創建m*n的零矩陣a
for i = 1: m
for j = 1: n
a(i,j) = min(r(i,j), g(i,j));
a(i,j)= min(a(i,j), b(i,j)); 依次比較三色分量的最小值提取為暗通道圖

end
end

d = ones(15,15); 創建15*15的單位矩陣
fun = @(block_struct)min(min(block_struct.data))*d;
dark = blockproc(a, [15 15], fun); 將圖片分成15*15的小塊並將每一塊變成其中的最小值

dark = dark(1:m, 1:n);
我也是新手啊兄弟只能幫你到這兒了

J. 圖像處理中常見的去霧演算法有哪些

某某某說：「那你為什麼去看壞書呀?!」我說：「漢代劉向曾經說過『書猶葯也,善讀之可以醫愚』,這葯一是良葯,可以治百病 ；另是毒葯,至人於死地.」之後開始了自由辯論,各方代表都暢所欲言,有的同學竟為了一個不良的動畫片吵了起來,不過又很快回到了主題上.
大家越說越激動,越來越熱情,以致於秩序混亂,無法再辯論下去,主持人老師不得不宣布停賽,一場辯論賽就結束了.
雖然沒有達到預想的效果,但是從同學們身上看,大家確實做了充分的准備...
先給分,這只是一小部分.
今天,我們班舉行了一場別開生面的辯論會,辯論的內容是：「開卷有益和開卷未必有益」.
正方和反方各坐一邊,隨著主持人宣布