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单尺度与多尺度Retinex结合彩色恢复因子的MSRCR算法在彩色图像去雾中的应用【附带Matlab源码 4390期】.mp4

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简介:
本视频详细讲解了MSRCR算法,一种将单尺度和多尺度Retinex与彩色恢复因子结合的方法,用于改善彩色图像的去雾效果。文件中包含实用的Matlab源代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行,并经过验证确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数(其他m文件),无需额外操作即可直接运行。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本上测试通过。若遇到问题,请根据提示进行修改;如需帮助,可联系博主咨询。 3. 运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放入当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m 文件; - 步骤三:点击运行按钮等待程序完成以获取结果。 4. 仿真服务 如需进一步的服务,可以联系博主咨询。具体包括但不限于: - 博客或资源的完整代码提供, - 学术期刊或参考文献复现支持, - Matlab程序定制开发, - 科研合作等。

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  • RetinexMSRCRMatlab 4390】.mp4
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    本视频详细讲解了MSRCR算法,一种将单尺度和多尺度Retinex与彩色恢复因子结合的方法,用于改善彩色图像的去雾效果。文件中包含实用的Matlab源代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行,并经过验证确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数(其他m文件),无需额外操作即可直接运行。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本上测试通过。若遇到问题,请根据提示进行修改;如需帮助,可联系博主咨询。 3. 运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放入当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m 文件; - 步骤三:点击运行按钮等待程序完成以获取结果。 4. 仿真服务 如需进一步的服务,可以联系博主咨询。具体包括但不限于: - 博客或资源的完整代码提供, - 学术期刊或参考文献复现支持, - Matlab程序定制开发, - 科研合作等。
  • 具有功能RetinexMSRCR
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    MSRCR是一种先进的图像处理技术,通过结合多尺度Retinex理论与颜色恢复方法,有效改善了图像的对比度和清晰度,增强了色彩的真实感。 带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)可以正常运行。
  • 基于RetinexMSRCR-VS2010版
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    本项目采用VS2010开发环境,实现了基于多尺度Retinex算法(MSRCR)的图像色彩恢复技术。通过优化处理参数,有效提升图像对比度和细节展示,适用于各种低质量图像的增强与美化。 Retine算法及其配套代码的详细内容可以在相关博客文章中找到。有关该算法的具体细节及效果,请参阅对应的文章。
  • MATLABRetinex实现——有效保持原始
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    本代码采用MATLAB实现基于多尺度Retinex的图像去雾技术,旨在增强雾霾环境下的图像清晰度同时保留其原有颜色信息。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行,请联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • 基于暗原Retinex增强
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    本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案,有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。 根据作者的方法进行了一些改动后,效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法:Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF,可以处理输入的图片(支持jpg、bmp等格式),并且可调节的大气光参数能够影响结果。
  • 基于HSV空间改良Retinex
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    本研究提出了一种基于HSV色彩空间的改良多尺度Retinex算法,旨在优化图像处理中的颜色校正与对比度增强,提升视觉效果。 针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出图像中存在的重叠问题,提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法。该算法不仅能增强亮点中的细节,也能提升阴影区域内的细节表现。考虑到RGB三种颜色之间存在较强的相关性,而HSV三者之间的关联较弱,能够更好地反映人类对色彩的认知感受。实验结果显示,与基于RGB空间的传统多尺度Retinex算法相比,改进后的基于HSV的算法更有效地增强了图像在亮点和阴影部分中的细节,并且使得最终的颜色效果更加接近原始图片。
  • 】利MATLAB PDE进行Matlab 3463】.mp4
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    本视频教程深入讲解了如何运用MATLAB中的偏微分方程(PDE)算法对彩色图像进行高质量的修复处理,同时提供配套的Matlab源代码供学习和实践。适合希望提升图像处理技能的研究者和技术人员观看。 【图像修复】基于matlab PDE算法的彩色图像修复方法(包含Matlab源码)
  • 】利MATLAB Gibbs进行Matlab 3464】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的Gibbs算法对彩色图像进行修复。内容涵盖理论介绍及实践操作,并提供所需源代码下载,适合科研与学习参考。 【图像修复】基于MATLAB Gibbs算法的彩色图像修复方法(包含Matlab源码)。
  • 基于Retinex暗通道自适
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    本文提出了一种结合多尺度Retinex和暗通道先验的自适应图像去雾技术,有效改善了雾霾天气下图像清晰度。 为了解决暗通道先验算法在处理大片天空区域时复原图像效果不佳及细节信息不足的问题,本段落提出了一种基于多尺度Retinex与暗通道的自适应去雾方法。该方法首先利用Canny算子对亮度分量进行边缘检测,并结合多尺度Retinex技术消除亮度影响;然后通过交叉双边滤波优化暗通道先验理论来获取粗略估计透射率,再采用四叉树搜索算法确定全局大气光值。为了改善图像中复原结果整体偏暗且细节难以展现的问题,引入二维伽马函数校正亮度分布,从而获得更清晰自然的去雾效果。 实验表明,所提方法能够有效恢复有雾图片中的详细信息,并实现全面彻底的去雾处理。此外,算法生成的结果具有良好的色彩明亮度和平滑性特征,使图像看起来更加真实和清晰。