Advertisement

图像掩码和Wallis匀光算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该图像匀光算法成功地融合了MASK(马斯克)匀光算法以及Wallis匀光算法(并包含相关文献),从而有效地消除了遥感影像中由于光照不一致性所产生的偏差。该算法的实现采用了MATLAB平台。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MASK与Wallis
    优质
    本研究探讨了图像处理中的Mask技术及其在优化Wallis匀光算法效果方面的作用,旨在提升图像质量。 图像匀光算法实现了MASK(马斯克)和Wallis匀光算法,用于消除遥感影像中的光照不一致性。该算法使用Matlab实现。
  • MATLAB中Mask与Wallis的实现.rar
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB平台实现Mask与Wallis算法以进行图像亮度和色彩均匀化的方法。内容包括算法原理、代码示例及应用案例,适合于从事计算机视觉领域的研究者和技术人员参考学习。 利用mask算法与wallis算法对影像进行匀光匀色处理,使图像光照均匀、色彩均衡。内容包括matlab算法实现代码、测试影像及相关参考文献。
  • 自动色(程序)
    优质
    本程序旨在实现图像处理中的自动匀光与匀色功能,通过先进的算法优化图片亮度及色彩均衡,使处理后的图像更加自然和谐。 标题中的“影像自动匀光、匀色(程序)”指的是一个专用于图像处理的软件,其核心功能是对输入的BMP格式的图像进行自动光线均匀化和颜色校正。这种技术在数字图像处理领域非常常见,目的是提高图像的整体质量和视觉效果,尤其是在原始图像存在光照不均或色彩偏差的情况下。 “自动匀光”是指通过算法调整图像中的亮度分布,使得整体亮度更加均匀。这通常涉及到对直方图的分析,并通过对像素亮度值进行统计和重新分配来确保没有过亮或过暗区域。该过程可能包括灰度级线性变换、直方图均衡化或者更复杂的光照模型。 “影像匀色”则是指调整图像的颜色一致性,消除由于拍摄条件、光源色温等因素造成的色彩差异。这可能涉及从RGB到Lab或HSV的色彩空间转换,以及应用各种颜色校正算法以确保自然一致的颜色表现。 “WALLIS MASK”标签可能指的是Wallis过滤器,在图像处理中用于增强对比度的技术。基于人眼对不同频率光敏感度不同的原理设计,这种滤波器能有效提升低对比度图像的视觉质量。 压缩包内的“DIB.dll”可能是支持程序处理设备无关位图(Device Independent Bitmap, DIB)的动态链接库文件,这是一种Windows操作系统中用于存储和交换图像格式的方式。而“ImageDodging.exe”可能为该程序执行文件,用户可以通过运行此文件来启动并使用演示版本。 由于实际项目需求限制,相关代码无法提供。不过我们可以推测这个程序包含读取、直方图分析、色彩校正以及对比度增强等基础步骤,并且可能采用了特定算法如Wallis滤波器进行优化效果处理。对于学习图像处理的初学者来说,了解这些基本概念和方法非常重要;而对于专业人士而言,则可以作为进一步研究的基础。
  • 优质
    图像掩码代码旨在提供一套高效、灵活的算法和工具,用于处理和编辑数字图像中的特定区域。通过应用精确的遮罩技术,用户能够对图片进行精细化操作,如抠图、合成或特效添加等,从而增强创意表达与专业制作能力。 数字图像处理IDL掩膜代码可以用于进行数字图像处理中的掩膜操作。
  • imageintensify.rar_MATLAB膜_锐化_锐化膜__膜技术
    优质
    本资源提供MATLAB环境下实现图像锐化的代码和教程,通过使用不同的掩膜技术增强图像细节。适合需要进行图像处理研究和技术开发的用户。下载后请自行解压查阅详细内容。 在图像处理领域,图像增强是一种常见的技术,用于改善图像的质量、突出细节或强调特定视觉特征。imageintensify.rar 提供了一个基于MATLAB实现的算法,特别针对图像锐化与掩模操作进行了改进。 拉普拉斯金字塔是多分辨率表示方法的一种形式,在1983年由贝尔实验室的研究人员Gary J. LeGendre和William S. Freeman提出。它通过高斯金字塔差值构建而成,可以有效捕捉高频细节。在图像增强应用中,该技术可用于无失真放大或锐化处理。MATLAB代码可能首先将输入图像转换为拉普拉斯金字塔,然后逐层进行处理以强化边缘与细节。 反锐化掩膜是一种流行的图像锐化方法,其原理是通过从原始图象减去经过模糊后的版本再加回原图来增强对比度和清晰度。此过程通常涉及特定的滤波器(如高斯或Prewitt)对图像进行模糊处理后应用反锐化公式。 掩模在图像处理中起着关键作用,表现为二维数组用于选择性地修改图片区域。例如Sobel 或 Prewitt 掩模适用于边缘检测而高斯掩膜则适合平滑效果。在这次案例里,MATLAB程序可能包含自定义设计的滤波器来适应特定锐化或细节增强需求。 imageintensify 文件可能是主程序或者展示示例图像处理结果的部分内容。实际操作时需加载个人图片数据,并运行MATLAB代码以观察并评估算法的效果。 该工具包结合了拉普拉斯金字塔与反锐化掩膜技术,旨在强化图像中的边缘和细节信息,不仅涉及多分辨率分析及滤波器应用等基础理论知识,还包含了实用的MATLAB编程技巧。这对于研究或学习图像增强的人来说具有重要价值。
  • Wallis数字锐化技术
    优质
    Wallis数字图像锐化技术是一种通过增强图像边缘细节来改善图片清晰度和质量的技术方法,在不明显增加噪点的情况下提升视觉效果。 基于人眼韦伯特性的Wallis算子在图像锐化方面相较于常用其他算子具有以下优点:1. 在背景较暗的区域效果更佳;2. 对于边缘缓慢变化的部分提取更为准确。该方法值得深入学习和研究,并可在MATLAB中实现。
  • 基于MATLAB的模糊处理代-高区域分类-UoA聚类...
    优质
    本项目采用MATLAB实现了一种改进的UoA(Unsupervised Overlap-Algebra)聚类算法,专门用于分析和分类高光谱图像中的均匀区域。通过模糊处理技术增强图像特征识别精度,有效提升分类准确性与实用性,在遥感、医学成像等领域具有广泛应用前景。 本项目作为“聚类算法”课程的一部分,在2019年秋季学期进行,旨在比较不同聚类算法在土地覆盖分类任务中的表现。特别地,该项目使用了美国加利福尼亚州萨利纳斯山谷的一张图像(尺寸为150x150)来进行作物种类的无监督分类研究。每像素包含204个光谱波段的信息,并被归入八种不同的农作物类别中。 项目附带了一份详细的报告,名为《project_report_roussis.pdf》,其中详细介绍了问题背景和所采取的研究步骤。该报告包含了预处理步骤、用于比较聚类算法的框架以及对各种方法性能的一般评论等信息。此外,还测试了各算法的最佳配置与主成分分析(PCA)结合使用的效果。 在本项目中,我们评估了几种不同的聚类技术:K-均值聚类、可能的C均值聚克隆和模糊C均值聚克隆以及高斯混合模型(概率聚克隆)。某些算法是从头开始实现或基于教师提供的代码进行修改。使用的MATLAB版本为R2019b。 为了使用该项目,需要先将“code”和“data”两个目录添加到MATLAB的路径中,并运行相应的脚本段落件即可。
  • 自适应Gamma增强在非均中的应用
    优质
    本研究提出了一种基于自适应Gamma增强的算法,专门针对非均匀光照环境下的图像处理问题。通过优化Gamma值调整策略,有效提升了图像对比度和细节表现力,增强了视觉效果与后续分析的准确性。该方法适用于多种场景需求,在人脸识别、物体识别等领域展现出广泛应用潜力。 非均匀光照图像自适应Gamma增强算法旨在解决移动相机或摄像机拍摄的图像与视频中存在的常见问题——非均匀光照现象。由于环境照明条件的影响,所摄取的照片往往会出现明暗不均的情况,这对图片细节及色彩产生负面影响,并且导致视觉效果不佳和信息丢失。 基于Retinex理论的一种新方法被提出以解决上述问题。该理论认为人眼感知到的颜色是物体表面反射光与周围光照的比率决定的。在应用中,图像会被拆分为光照分量与反射分量两部分:前者代表场景中的光线条件;后者则包含颜色信息。 自适应Gamma增强算法对光照分量进行动态调整以优化Gamma值,实现更均匀亮度分布和对比度提升的目的。同时,在处理过程中保持整体色彩平衡的同时增强了图像细节及真实感。 对于恢复的反射分量部分,则用于进一步改进暗部区域以及抑制过亮区的效果,使最终输出更加自然逼真。 实验结果显示该算法在主观评价、客观指标(如EBMC、VE和NIQE)以及实时处理速度方面均优于现有方案。这表明新方法不仅提高了图像质量,也实现了快速的计算效率,在需要即时反馈的应用场景中具有重要价值。 关键词包括“非均匀光照”,解释为特定照明条件下产生的亮度分布不均现象;Retinex理论提供了一种模拟人眼感知颜色信息的方法;而Gamma校正则是一种常用的技术手段来改善光线分布不均衡的图像质量。通过这一创新性算法,不仅在理论上有所突破,在实际应用中也展现了出色的性能表现和处理速度优势。
  • MATLAB中的Mask与Willis运管
    优质
    本篇文章探讨了在MATLAB环境下应用Mask匀光算法和Willis运算管理算法的具体实现方式及其优化效果,深入分析两种算法的工作原理及实际应用场景。 介绍两种匀光算法:mask匀光算法和willis运算管理算法,并用MATLAB编写适合初学者学习的代码。
  • Sobel处理(阳
    优质
    Sobel图像处理算法是一种广泛应用于计算机视觉领域的边缘检测技术。通过计算像素点灰度强度变化率来突出图像中的边缘特征,对于目标识别与跟踪具有重要意义。 智能车中的Sobel图像处理算法(也常被称为阳光算法)用于增强图像边缘的检测能力,在各种光照条件下提高车辆感知系统的性能。通过应用该算法,可以更有效地识别道路标志、行人和其他障碍物,从而提升自动驾驶汽车的安全性和可靠性。