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（MATLAB代码）利用Retinex算法改善光照不均现象

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简介：
本段MATLAB代码实现基于Retinix理论的图像处理技术，有效改善因光照不均导致的画面质量问题，提升图像的整体视觉效果。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现的Retinex算法代码，该代码能够解决图像中的光照不均问题，并直接输出处理结果且包含详细注释。此外，在代码最后的部分还提供了利用顶帽变换方法来处理光照不均问题的方法作为对比参考。在作者的实际应用中发现，虽然顶帽变换的效果不尽人意，但Retinex算法却表现出了很好的效果。

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  • （MATLAB代码）利用Retinex算法改善光照不均现象
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    本段MATLAB代码实现基于Retinix理论的图像处理技术，有效改善因光照不均导致的画面质量问题，提升图像的整体视觉效果。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现的Retinex算法代码，该代码能够解决图像中的光照不均问题，并直接输出处理结果且包含详细注释。此外，在代码最后的部分还提供了利用顶帽变换方法来处理光照不均问题的方法作为对比参考。在作者的实际应用中发现，虽然顶帽变换的效果不尽人意，但Retinex算法却表现出了很好的效果。
     
  • MATLAB光照改善代码-Low_Light_Enhancement: 低光增强
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    本项目提供了一套MATLAB代码用于实现低光图像的增强处理。通过算法优化，有效提升低照度环境下的图像清晰度和色彩饱和度，适用于夜间监控、摄影等多种场景应用需求。 MATLAB光照模型代码 基于FPGA的低光照增强算法 日期：2020.7.9 作者：魏林福 黄河玮 吴啸宇 文件说明： - img 文件夹包含所有实验结果截图。 - LLEHDL 文件夹包含Simulink 模型和Quartus 工程。 - hdlsrc 文件夹包含全部Verilog源代码及测试代码。 - LLE.slx 是Simulink模型，可以直接用MATLAB 打开。需要安装Vision HDL Toolbox。 参考文献： X. Dong, G. Wang, Y. Pang, W. Li 和 J. Wen 的Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video，IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2011。
     
  • 【图像去雾】利用Retinex算法的Matlab代码实现.zip
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    本资源提供基于Retinex理论的图像去雾效果增强Matlab代码。适用于计算机视觉与图像处理领域研究者和爱好者，帮助改善雾霾天气下的图像清晰度。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 利用OpenCV实现Retinex算法
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    本项目通过Python和OpenCV库实现了经典的Retinex算法，旨在改善图像的视觉效果，增强图像对比度，并在不同光照条件下提供更佳的细节展现能力。 国外的大牛撰写了一篇关于Retinex图像处理的文章，该技术可以应用于图像增强和去雾等领域。
     
  • Retinex算法的Matlab代码
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    本简介提供了一段实现经典Retinex理论的MATLAB代码，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究人员和学生。该代码可用于分析、理解和改善图像的光照效果。 求一份可运行的retinex算法Matlab代码。
     
  • 【图像去雾】利用直方图与Retinex算法改善低对比度图像的清晰度（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合直方图均衡化和Retinex理论来提升低对比度图像清晰度的方法，并包含实用的Matlab实现代码，适用于图像处理研究与学习。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。
     
  • MATLAB中的Retinex算法代码
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    本段代码实现了图像增强技术中经典的Retinix算法在MATLAB环境下的应用，有效改善图像对比度和清晰度。 Retinex算法是当前较为流行且重要的图像增强技术之一，其主要原理在于通过去除影响图像质量的光照因素，还原出图像的真实面貌，并利用了人类视觉系统的特性。
     
  • MATLAB中的Retinex算法代码
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    本段代码提供了在MATLAB环境下实现经典Retinex算法的方法，适用于图像增强和对比度提升。通过调整参数，用户可以优化处理效果以适应不同应用场景的需求。 Retinex算法是一种流行的图像增强技术，通过去除影响图像质量的光照因素来恢复图像的真实面貌。该算法利用了人类视觉系统的特性。
     
  • 改善深紫外光刻照明系统中扩束单元的光束均匀性方法
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    本文提出了一种优化方法，旨在提升深紫外光刻技术中扩束单元的光束均匀度，从而提高微纳制造工艺的质量和效率。 针对90纳米节点投影光刻机照明系统中的准分子激光光源扩束后出射光束均匀性较差的问题，我们采用高斯光束边缘叠加原理对反射式扩束单元进行了分析。研究发现，在平行反射式扩束单元中，出射光束之间的叠加尺寸与反射板特定区域的透射率存在矛盾，这限制了照明光束均匀性的提升。 为了克服这一问题，我们提出了一种非平行反射扩束镜组，并推导出了出射光束尺寸、子光束数量以及两面镜子楔角之间的关系式。确定了合适的楔角度值范围和扩束单元的结构形式后，通过建模分析验证了该设计不仅能够实现一维光束扩展，还有效减少了叠加光束间的干涉散斑效应，并显著提高了整体出射光束均匀性。
     
  • MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像
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    本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。 对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。 要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令： 为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`