?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

圖像去霧是計算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中的重要問題，它涉及到從受霧影響的圖像中恢復(fù)出清晰的圖像。在實際應(yīng)用中，由于天氣、環(huán)境等因素的影響，圖像往往會受到霧霾的影響，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，甚至無法直觀地觀察到圖像中的細(xì)節(jié)信息。因此，圖像去霧技術(shù)具有重要的實際意義。

在圖像去霧算法中，基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換的方法是一種常用且有效的圖像去霧技術(shù)。該方法通過對圖像進(jìn)行頻域處理，利用高斯濾波器和傅里葉變換來消除霧霾的影響，從而實現(xiàn)圖像的去霧處理。下面將介紹基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換實現(xiàn)圖像去霧算法的原理。

首先，高斯濾波是一種常見的圖像處理技術(shù)，它利用高斯函數(shù)對圖像進(jìn)行濾波處理，可以有效地去除圖像中的噪聲和干擾，同時保留圖像的細(xì)節(jié)信息。在圖像去霧算法中，高斯濾波可以幫助我們消除霧霾對圖像的影響，使得圖像恢復(fù)清晰。

其次，傅里葉變換是一種將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號的數(shù)學(xué)工具，它可以將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，從而可以更好地分析圖像的頻域特性。在圖像去霧算法中，我們可以利用傅里葉變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域，然后對圖像進(jìn)行頻域處理，以消除霧霾的影響。

基于以上原理，基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換的圖像去霧算法可以分為以下幾個步驟：

1. 將受霧影響的圖像轉(zhuǎn)換到頻率域，利用傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。

2. 在頻率域?qū)D像進(jìn)行高斯濾波處理，利用高斯濾波器消除霧霾的影響，使得圖像恢復(fù)清晰。

3. 將經(jīng)過高斯濾波處理的圖像從頻率域轉(zhuǎn)換回空間域，得到去霧后的圖像。

通過以上步驟，基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換的圖像去霧算法可以有效地消除圖像中的霧霾影響，從而實現(xiàn)圖像的去霧處理。這種算法不僅可以用于恢復(fù)受霧影響的自然圖像，還可以在計算機(jī)視覺、遙感等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

總之，基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換的圖像去霧算法是一種常用且有效的圖像去霧技術(shù)，它通過對圖像進(jìn)行頻域處理，利用高斯濾波器和傅里葉變換來消除霧霾的影響，從而實現(xiàn)圖像的去霧處理。隨著計算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，相信基于高斯濾波結(jié)合傅里葉變換的圖像去霧算法將會得到進(jìn)一步的改進(jìn)和應(yīng)用，為解決實際問題提供更加有效的技術(shù)手段。

?? 部分代碼

clear;close all;%讀入圖像I=imread('10.JPG');%取輸入圖像的R分量R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);R0=double(R);G0=double(G);B0=double(B);[N1,M1]=size(R);Rlog=log(R0+1);%對R分量進(jìn)行二維傅里葉變換Rfft2=fft2(R0);%形成高斯濾波函數(shù)sigma=128;F=zeros(N1,M1);for i=1:N1 ? ?for j=1:M1 ? ? ? ?F(i,j)=exp(-((i-N1/2)^2+(j-M1/2)^2)/(2*sigma*sigma)); ? ?endendF=F./(sum(F(:)));

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 張晨光 史偉光 畢長浩.結(jié)合自適應(yīng)高斯濾波的單幅圖像去霧方法[J].云南大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版, 2017, 39(3):7.DOI:10.7540/j.ynu.20160547.

[2] 唐斌,龍文,唐瑞雪.結(jié)合高斯濾波和導(dǎo)向濾波的單幅圖像去霧算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù), 2020, 43(1):3.DOI:CNKI:SUN:XDDJ.0.2020-01-009.

[3] 史振威,隆姣,湯唯,等.一種基于高斯濾波的單幅圖像的實時去霧方法:CN201210217713.4[P].CN102831591A[2023-11-22].

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合