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MATLAB代码实现的水下图像增强

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简介：
本研究利用MATLAB编程实现了针对水下环境特点设计的一系列图像增强算法，旨在改善水下图像的质量和清晰度。 为解决水下及阴暗环境图像中存在的对比度低、颜色失真的问题，本段落提出了一种有效的复原与增强方法。该方法采用MATLAB系统，并结合白平衡处理、图像增强以及图像融合技术，最终实现图像清晰化的目标。整个系统的构建完整且效果显著，可以直接进行测试使用。

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  • MATLAB代码实现的水下图像增强
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    本研究利用MATLAB编程实现了针对水下环境特点设计的一系列图像增强算法，旨在改善水下图像的质量和清晰度。 为解决水下及阴暗环境图像中存在的对比度低、颜色失真的问题，本段落提出了一种有效的复原与增强方法。该方法采用MATLAB系统，并结合白平衡处理、图像增强以及图像融合技术，最终实现图像清晰化的目标。整个系统的构建完整且效果显著，可以直接进行测试使用。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码-DIP作业：利用MATLAB实现水下图像增强
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    本DIP作业提供了一套基于MATLAB的解决方案，专注于提升水下拍摄照片的质量。通过应用先进的图像处理技术，该代码能够有效减少水下光线吸收和散射对成像质量的影响，显著改善色彩还原度与对比度，从而让使用者获得更为清晰、真实的水下景象。 水下图像增强的Matlab代码名为UnderWaterImageEnhancementMatlabcodemine2.m。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码：三种算法实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB环境下的水下图像增强方案，通过三种不同的算法实现对水下图片去噪、复原。适合于研究和学习使用。 这段文字描述了三组MATLAB代码，它们分别用于实现三个会议论文中的水下图像增强算法。这些工程都是针对水下图像进行处理的，旨在提升其视觉效果和质量。
     
  • Matlab边缘增强代码-ImageEnhanceViaFusion: Java实现的水下图像与视频融合增强方法
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    本项目提供了一个基于Java实现的水下图像和视频融合增强工具，采用MATLAB进行边缘增强处理，旨在提升水下视觉效果。代码位于Matlab边缘增强系列之一的ImageEnhanceViaFusion项目中。 在新创建的存储库中提供了一种Matlab边缘增强代码用于融合水下图像以进行色彩校正与对比度提升。此算法由Cosmin Ancuti于2012年在其论文《通过Fusion增强水下图像和视频》中提出，介绍了利用融合原理来改进水下图像及视频的新策略。 该方法仅需从降级版本的图像中得出输入数据和权重指标，并不需要特定硬件或对场景结构的具体了解。具体来说，它定义了两个用于处理原始水下图象/帧的颜色校正与对比度增强版作为两种输入源；同时提供了四张权重量化图以提升远距离物体在散射及吸收介质中的可见性。 此策略为单图像方法，并通过执行有效的边缘保留降噪来支持相邻帧之间的时间连贯性。最终，这种融合框架能够降低噪声水平、改善暗区曝光度以及提高整体对比度的同时显著增强最精细的细节和轮廓。 Matlab版本实现同样包含于该项目中，用于展示这种方法的效果与应用潜力。
     
  • 基于MATLAB的水下图像增强代码-NP-WME: NP-WME
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    NP-WME是一款基于MATLAB开发的工具箱，专门用于提升水下图像的质量。它采用先进的算法进行图像去噪和色彩校正，使细节更加清晰可见，适用于海洋生物研究、水下考古及潜艇探测等领域。 MATLAB代码用于基于自然的水下图像增强融合策略。
     
  • 基于MATLAB的MSR图像增强代码实现
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    本项目利用MATLAB开发了针对医学影像（MRI）的信号重构与图像增强算法，并实现了高效的代码优化和测试。 MSR图像增强的Matlab代码实现及参考图片。
     
  • 利用MATLAB进行水下图像增强
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    本研究探讨了运用MATLAB软件对水下环境中的图像进行处理和优化的方法，旨在改善水下视觉效果，提高图像清晰度与色彩还原度。 基于MATLAB的四种水下图像增强算法：色彩平衡与融合、两步法增强单幅水下图像、水下图像融合以及两步法增强单幅水下图像的实现，同时通过GUI进行显示，并用PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（通用颜色质量评价指标）、UIQM（统一图像质量矩阵）、SSIM（结构相似度指数）和MSE（均方误差）五种指标进行对比。 README文档非常详细，代码能够顺利运行。如果遇到任何问题，请私聊说明具体情况。 其中算法涉及到的论文： 1. TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 2. Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 使用方法：运行gui.m文件，将待处理图像路径复制到“图像路径文本框”中（例如：F:H0307035Algorithm2inputhazed1.jpg），点击读取图像。注意路径不要带双引号或单引号‘。
     
  • Matlab图像增强代码分享—图像增强.m
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    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）。
     
  • 多种水下图像增强算法的源代码
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    本项目包含多种用于提升水下环境中的图像质量的算法源代码，旨在优化水下摄影及科研中常见的低光照、色散和混浊问题。 水下增强方法代码包含多种组合方式，并使用了Matlab编程语言以及传统的方法进行实现。
     
  • 基于ACE-Urcp-Retinex的水下图像增强代码
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    本项目提供了一种利用ACE、Urcp和Retinex算法组合优化的方案，专门针对水下环境中的图像质量进行显著改善。通过减少混浊度并增强对比度与色彩饱和度，该技术能够有效提升水下拍摄照片及视频的视觉效果，适用于科研观测、海洋探索等领域。 基于Retinex的水下图像增强方法旨在解决由光线散射及色彩失真引起的视觉问题，从而提升水下图片的质量与清晰度。此技术模仿人类视觉系统处理图像的方式，通过分离物体表面反射光与固有颜色来实现精准的颜色感知。在应用到水下的场景中时，Retinex算法利用输入图中的颜色分布特征推断光线传播的距离，并通过多次滤波优化输出结果。 该过程运用了多种尺度和方向不同的高斯滤波器以增强图像的各个部分。简而言之，此方法通过对原始图片进行多层处理逐步消除光照与色彩之间的相互作用影响，进而恢复出更接近真实的颜色及细节信息。目前Retinex技术已被广泛应用于水下遥感、摄影等领域，并成功改善了这些场景下的成像质量。