【matlab图像增强】基于DEHAZENET和HWD实现图像去雾与增强

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图像增强一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着人工智能技术的不断发展，图像增强技术也在不断地得到改进和完善。本文将介绍基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术。

DEHAZENET是一种基于深度学习的图像去雾算法，它通过学习大量的去雾图像样本，自动学习图像中的雾霾信息，并将其去除。DEHAZENET算法利用卷积神经网络对图像进行特征提取和学习，然后通过反卷积操作重建图像，从而实现去雾效果。该算法在图像去雾方面取得了较好的效果，能够有效地提高图像的清晰度和细节。

HWD是一种基于直方图均衡化的图像增强算法，它通过对图像的亮度和对比度进行调整，使图像的视觉效果更加鲜明和清晰。HWD算法能够有效地增强图像的细节和对比度，使图像看起来更加生动和逼真。

将DEHAZENET和HWD两种算法结合起来，可以实现更加全面和有效的图像去雾与增强。首先利用DEHAZENET算法去除图像中的雾霾，然后再利用HWD算法对去雾后的图像进行增强处理，从而进一步提高图像的清晰度和视觉效果。

在实际应用中，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术可以广泛应用于各种领域，如航空航天、遥感影像、医学影像等。通过去除图像中的雾霾和增强图像的细节，可以提高图像的质量和清晰度，为相关领域的研究和应用提供更加清晰和准确的数据支持。

总之，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术是一种有效的图像处理方法，能够显著提高图像的质量和视觉效果。随着人工智能技术的不断发展，相信这种技术在未来会有更加广泛的应用和发展。

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[1] 黄山,贾俊.基于改进循环生成式对抗网络的图像去雾方法[J].计算机工程, 2022, 48(12):7.

[2] 王高峰张赛张亚南邵倩高涛.基于改进DehazeNet的图像去雾方法[J].计算机系统应用, 2021, 30(5):208-213.DOI:10.15888/j.cnki.csa.007910.

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