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【图像处理】利用MATLABHSV空间双边滤波实现去雾效果【附带Matlab源码 067期】.zip

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简介：
本资源提供基于MATLAB HSV色彩空间双边滤波技术去除图像雾霾的效果，包含详细代码和实例讲解。适合研究与学习使用。文件内含完整Matlab源码。 海神之光上传的代码均可运行并经过测试确认有效，直接替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内容包括主函数：main.m；其他调用函数为单独的m文件；无需运行 运行结果效果图；2、适用于Matlab 2019b版本。若出现错误，请根据提示进行修改；3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab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，等待程序完成以获得结果。 此外，如需其他服务或咨询相关问题，可以联系博主。具体包括但不限于以下内容： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 图像增强技术涵盖同态增晰、萤火虫算法等；去雾方法则包含直方图均衡化+Retinex理论、暗通道先验及偏振水下模糊处理等多种方式。

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  • 【图像处理】利用MATLABHSV空间双边滤波实现去雾效果【附带Matlab源码 067期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB HSV色彩空间双边滤波技术去除图像雾霾的效果，包含详细代码和实例讲解。适合研究与学习使用。文件内含完整Matlab源码。 海神之光上传的代码均可运行并经过测试确认有效，直接替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内容包括主函数：main.m；其他调用函数为单独的m文件；无需运行 运行结果效果图；2、适用于Matlab 2019b版本。若出现错误，请根据提示进行修改；3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab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，等待程序完成以获得结果。 此外，如需其他服务或咨询相关问题，可以联系博主。具体包括但不限于以下内容： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 图像增强技术涵盖同态增晰、萤火虫算法等；去雾方法则包含直方图均衡化+Retinex理论、暗通道先验及偏振水下模糊处理等多种方式。
     
  • 【图像去雾】运用MATLAB暗通道先验与引导滤波技术实现去雾效果【附MATLAB源码 4394期】
    优质
    本项目利用MATLAB编程环境，采用暗通道先验理论结合引导滤波算法，有效去除图像中的雾霾影响。文章提供了详尽的代码和实例，供学习研究使用。适合对计算机视觉及图像处理感兴趣的读者深入探讨。 在上发布的一系列关于Matlab的资料均附有可运行代码，并且经过验证确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或者寻求帮助。 3. 运行步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作路径下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果； 4. 如需进一步咨询或服务，请联系博主。 4.1 提供博客文章中资源的完整代码支持 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的内容 4.3 根据需求定制Matlab程序 4.4 科研合作机会 提供的图像处理功能包括：同态增晰、萤火虫算法增强、直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和颜色衰减先验方法的去雾。
     
  • 【图像去噪】MATLAB实现自适应双边滤波处理SAR灰度图像（附PSNR及源码4232期）.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行SAR灰度图像的自适应双边滤波去噪处理，并计算其PSNR值，同时提供完整代码。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码，这些代码均可运行，并且经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数的m文件；无需额外的操作来显示运行结果的效果图。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码运行。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示信息进行修改或寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到当前的Matlab工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获得结果。 4. 如果需要进一步的服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 4.1 提供博客或资源完整代码的支持 4.2 协助复现实验室文献中的Matlab项目 4.3 定制化Matlab编程服务 4.4 科研合作机会
     
  • 【图像去噪】利用二维双边高斯滤波进行图像去噪并附带MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于二维双边高斯滤波技术的图像去噪方法，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于科研和学习。 基于二维双边高斯滤波实现图像去噪的Matlab代码可以用于有效去除噪声的同时保持图像边缘细节。这种方法结合了空间域与强度域的信息来平滑图像，特别适用于需要保留重要特征的应用场景中使用。
     
  • 【图像增强】利用MATLAB实现双边滤波与Retinex技术的图像增强【附带MATLAB源码 4233期】.md
    优质
    本文介绍了使用MATLAB实现图像增强的方法，结合了双边滤波和Retinex理论。文章提供了详细的代码示例（MATLAB源码），帮助读者理解和实践图像处理技术。 上传的Matlab资料包括可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图包含在内。 2. 兼容版本 - Matlab 2019b，如遇问题请根据提示进行修改。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件解压到Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：运行程序直至完成并查看结果。 4. 仿真咨询 如有其他需求，可以联系博主或通过博客文章中的方式获取帮助。 功能包括： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和双边滤波图像去雾，颜色衰减先验方法。
     
  • HSV空间双边滤波除雾的MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现HSV空间双边滤波以去除图像雾霾效果的MATLAB代码。此方法结合了色彩和空间信息，能有效提升去雾后的视觉质量与真实感。 HSV空间双边滤波去雾的MATLAB代码经过测试，效果良好。
     
  • 【图像增强】利用MATLAB双边滤波实现Retinex水下图像优化【附MATLAB源码 6819期】.md
    优质
    本文介绍了使用MATLAB中的双边滤波技术来实施Retinex算法，以改善水下图像的质量。文中详细解释了该方法的原理和实践过程，并提供了相关的MATLAB代码供读者参考学习。 在上发布的所有关于Matlab的资料都附有对应的代码，并且这些代码均可运行并经过验证可用，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 运行结果效果图已包含在内。 2. 支持的Matlab版本 Matlab 2019b。如果遇到问题，根据错误提示进行相应修改即可；如需更多帮助，请联系博主寻求支持。 3. 如何操作： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab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，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 其他服务咨询 如有需要其他相关帮助或服务，请联系博主： 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序开发项目 4.4 科研合作机会 图像增强技术包括同态增晰、萤火虫算法； 此外，还有多种去雾方法可供选择：直方图均衡化结合Retinex理论的去雾处理、暗通道先验去雾、偏振水下模糊图像优化及双边滤波和颜色衰减先验模型的去雾技术。
     
  • 【图像去噪】利用维纳滤波进行图像去噪（附带Matlab源码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于维纳滤波技术的图像去噪方法，并附有详细的Matlab代码实现，适用于图像处理和计算机视觉的研究者及爱好者。 版本：matlab2014/2019a，包含运行结果。 领域：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。 内容：标题所示的内容介绍可通过主页搜索博客获取更多信息。 适合人群：本科和硕士等教研学习使用 博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法实现图像去雾【附带MATLAB源码 第074期】
    优质
    本篇文章介绍了如何使用MATLAB进行图像去雾处理，结合了直方图、Retinex理论以及暗通道原理。文章提供了详细的MATLAB源代码供读者参考和学习，是第074期的分享内容。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 适用版本 Matlab 2019b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行直至程序完成并得到结果 4. 仿真咨询 如需进一步服务，可以联系博主或查看博客文章中的相关信息。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 图像增强：同态增晰、萤火虫算法 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论，暗通道处理，偏振水下模糊处理，双边滤波处理，颜色衰减先验。