Advertisement

MATLAB图像增强代码——1602:毕业课题:光照不均图像增强系统的設計與實現

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


简介:
本项目为毕业设计作品,专注于开发一种针对光照不均匀图像进行优化和增强的技术系统。采用MATLAB编程实现算法,旨在改善图像质量,使图像在各种照明条件下都能清晰呈现细节信息。 本段落主要针对光照不均图像进行矫正处理,通过提升欠曝光区域的亮度并降低高曝光区域的亮度来实现整张图的整体和谐效果。值得注意的是,该算法在低光照条件下也能取得很好的处理结果。 代码首次上传时间为6月5日,在答辩结束后会将论文一并上传。具体原理将在论文中详细解释。 项目目录结构如下: ``` C:. ├─cds_arithmetic │└─data │ ├─done │ │├─179 │ │├─6 │ │├─778 │ │├─girl │ └─src │ ├─high │ └─low └─retinex ├─data └─__pycache__ ``` 配置环境: - Python3.x版本及以上。 - OpenCV3.x或OpenCV4.x。 使用方法:完成上述环境配置后,可以直接运行代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB——1602
    优质
    本项目为毕业设计作品,专注于开发一种针对光照不均匀图像进行优化和增强的技术系统。采用MATLAB编程实现算法,旨在改善图像质量,使图像在各种照明条件下都能清晰呈现细节信息。 本段落主要针对光照不均图像进行矫正处理,通过提升欠曝光区域的亮度并降低高曝光区域的亮度来实现整张图的整体和谐效果。值得注意的是,该算法在低光照条件下也能取得很好的处理结果。 代码首次上传时间为6月5日,在答辩结束后会将论文一并上传。具体原理将在论文中详细解释。 项目目录结构如下: ``` C:. ├─cds_arithmetic │└─data │ ├─done │ │├─179 │ │├─6 │ │├─778 │ │├─girl │ └─src │ ├─high │ └─low └─retinex ├─data └─__pycache__ ``` 配置环境: - Python3.x版本及以上。 - OpenCV3.x或OpenCV4.x。 使用方法:完成上述环境配置后,可以直接运行代码。
  • Matlab分享—.m
    优质
    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件,旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法,适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法:直方图均衡化(histogram equalization),直方图匹配(histogram matching),邻域平均(neighborhood averaging),局域增强(local enhancement)以及中值滤波(median filtering)。
  • 汇总
    优质
    本项目汇集了多种针对低光照图像进行亮度和清晰度提升的技术与算法实现代码,旨在帮助用户改善夜间或光线不足环境下的图片质量。 该项目包含了Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等多种低照度图像增强代码,并且这些代码已经过测试,可以直接运行。
  • 】利用BIMEF进行微Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一套基于BIMEF算法的MATLAB代码,专门用于低光照条件下的图像增强。通过该工具包,用户可以有效提升夜间或光线不足环境中的图片清晰度与细节表现。 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、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • Java.docx
    优质
    本设计与实现文档详细介绍了针对Java专业毕业生的选题系统的设计思路和具体实施方法,旨在提高学生选题效率和质量。 本项目旨在设计并实现一个基于Java的毕业选题系统。该系统的目的是为了方便学生在选择毕业论文题目时能够更加高效地获取所需的信息,并且提供了一个平台供教师发布研究课题以及指导学生完成选题过程中的各项任务。通过这个系统,可以更好地管理资源分配和协调师生之间的沟通交流,从而提高整个毕业设计阶段的工作效率与质量。
  • MATLAB
    优质
    本代码集提供了多种基于MATLAB实现的图像增强技术,包括对比度调整、亮度调节及滤波去噪等方法,旨在改善图像视觉效果和便于后续分析处理。 图像增强的传统方法代码已经过仿真测试,证明其效果良好且易于理解。这些方法简单明了,方便学习和应用。
  • 三改进.rar_MSRCR_优化_彩色_彩
    优质
    本资源探讨MSRCR算法在图像增强中的应用,通过三种改进方法优化彩色图像的质量,提高视觉效果和信息清晰度。适合研究与学习使用。大小:约3.0MB。 本段落介绍了三种改进的图像增强算法:改进的类拉普拉斯增强算法、混合式MSRCR彩色图像增强算法以及区域自适应反锐化掩模图像增强算法。
  • MATLAB衡化-LIME:基于论文“利用实现
    优质
    本项目提供了一种基于LIME算法的MATLAB代码,用于执行图像均衡化,尤其针对低光照条件下的图片。此方法借鉴了论文《利用光照图增强弱光图像》中的技术,能够有效提升图像在昏暗环境下的视觉效果和质量。 MATLAB图像均衡化代码LIME:低光图像增强是基于论文“LIME:通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现。该项目在Saumik Bhattacharya教授的指导下作为课程项目完成,课程为“数字图像处理”(ECN-316)。可以获取到项目报告和官方网站信息。 作者提供的演示软件包含.pmat文件,这些文件无法直接读取源代码。使用克隆存储库的方法如下: 在命令行中运行:`git clone https://github.com/estija/LIME.git` 打开MATLAB后转至该git仓库的文件夹。 在MATLAB命令窗口添加路径: ``` addpath(./BM3D); addpath(./imgs); ``` 加载图像并执行以下代码: ```matlab img_in = imread(x.bmp); [Ti,Tout,img_out,Iout] = lime_main_module(img_in,mu,rho,ds,ss,flag); ``` 其中,x代表`imgs`文件夹中的某张图片。若要查看结果,请设置`flag=1`。 Ti和Tout分别表示初始照度图和最终的照明估计图。
  • 优质
    本项目提供一系列用于图像增强的Python代码,包括对比度调整、色彩饱和度变化及噪声添加等功能,适用于机器学习预处理。 本段落介绍了在MATLAB环境中进行空域和频域的各种图像增强方法。