摘要：在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的预处理任务，尤其是在自动驾驶、遥感图像分析以及监控系统中，去雾能够有效提升图像质量，使目标更加清晰可见。本项目采用 Retinex 算法进行图像去雾，并结合GPU加速以提高计算效率。

在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的预处理任务，尤其是在自动驾驶、遥感图像分析以及监控系统中，去雾能够有效提升图像质量，使目标更加清晰可见。本项目采用 Retinex 算法进行图像去雾，并结合 GPU 加速以提高计算效率。

Retinex 算法原理：

Retinex (Retina + Cortex) 是 Land 和 McCann 提出的图像增强算法，主要基于人眼视觉系统对亮度变化的适应性。Retinex 算法的核心思想是：

分解反射和光照：图像 I(x, y)由光照 L(x, y) 和反射率 R(x, y) 组成，即： I(x, y) = R(x, y) * L(x, y)

对数变换：为了消除光照影响，取对数： log I(x, y) = log R(x, y) + log L(x, y)

平滑光照：使用高斯滤波 G(x, y) 估计光照分量： L'(x, y) = G(x, y) * I(x, y)

计算 Retinex 输出： R'(x, y) = log I(x, y) - log L'(x, y) 通过该方法，可以增强图像的对比度，同时减少光照影响。

教程链接：https://go.openbayes.com/vaEyL

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待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「打开工作空间」。

在「工作空间」的「控制台」处找到「Matlab」，运行以下代码：

代码实现（此处已将 RemoveFogByRetinex.m 代码文件准备完毕，已保存在 home 目录下，可以直接在下一步使用运行）

来源：勇往直前加油