Advertisement

利用MATLAB进行水下图像增强

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


简介:
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‘。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    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‘。
  • OpenCV和修复
    优质
    本项目运用OpenCV技术对水下拍摄的模糊、光线不足的图片进行处理,旨在通过算法提高图像清晰度及色彩饱和度,为水下摄影与科研提供技术支持。 Python, OpenCV, Math, Numpy, Sys
  • MATLAB代码-DIP作业:MATLAB实现
    优质
    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。
  • BIMEF微光Matlab代码.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。
  • 使MATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台实现图像增强技术,通过算法优化改善图像质量,提高视觉效果和信息提取能力。 Matlab图像增强是指通过各种算法和技术提高图像的质量或突出某些特征的过程,在Matlab环境中实现这些技术可以利用其强大的数学计算能力和丰富的工具箱支持。常用的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化以及使用滤波器进行噪声减少和边缘检测等。用户可以根据具体需求选择合适的函数或者编写自定义代码来达到优化视觉效果的目的。
  • MATLAB恢复
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB软件平台对水下获取的模糊、光照不足的图像进行处理与优化的方法,旨在提高水下视觉效果和信息提取能力。 在图像处理领域,水下图像复原是一项具有挑战性的任务。其主要目标是改善由于水中光线的吸收与散射导致的图像质量下降问题。基于MATLAB的水下图像复原技术利用了该软件强大的数学计算能力和丰富的图像处理库资源,旨在恢复并提升图片清晰度和色彩准确性。 为了有效进行这项工作,首先需要理解水下成像的特点:在水中传播时光线会受到吸收与散射的影响,导致出现颜色偏移、对比度下降以及能见度降低等问题。因此,在复原过程中通常要对这些物理现象建立模型。 MATLAB中的图像处理工具箱提供了一系列函数用于解决上述问题,例如滤波器、变换及统计分析等方法。具体来说,可以通过高斯滤波来平滑图片并减少噪声;通过直方图均衡化提升对比度;还可以使用色彩校正算法修复色偏现象。 水下图像复原一般包括以下几个步骤: 1. **预处理**:这一步可能涉及去噪(如利用快速傅里叶变换进行频域滤波)、增强图像的视觉效果(比如通过直方图均衡化)以及调整颜色偏差。 2. **物理模型建立**:创建一个数学模型来描述水体光学特性,以模拟光线在水中传播的过程。例如使用Riesz变换或Mueller矩阵等方法。 3. **反卷积处理**:逆向应用模糊模型尝试恢复图像的原始细节,这通常需要迭代算法的支持,如富赖特-莱文算法(Friedrich-Lewy algorithm)或Richardson-Lucy算法。 4. **自适应调整**:鉴于水下环境复杂多变的特点,在处理时可能需针对每个像素或者局部区域采用不同的策略。例如使用自适应直方图均衡化和局部滤波技术。 5. **后处理阶段**:这包括进一步优化图像质量,如通过锐化增强边缘清晰度,并进行色彩恢复以使最终结果看起来更加自然。 这些步骤的具体实现代码可能可以在一些文件中找到(比如underwater image enhancement和underwater image restoration),通过对这些代码的学习可以更好地理解如何利用MATLAB来进行水下图像处理。此外,在报告文档内可能会详细记录实验的结果、性能评估以及方法论的讨论,为深入理解和改进这项技术提供了宝贵的资料。 基于MATLAB的水下图像复原是一个跨学科的问题,结合了物理学、数学和计算机科学的知识。通过学习并实践这些技术可以显著提高水下视觉系统的效能,在海洋探索、水下考古学及机器人等领域具有重要意义。
  • DEHAZENET和HWD退化去散射处理.md
    优质
    本篇文章介绍了一种基于DEHAZENET和HWD的方法,专门用于提升水下图像的质量,通过减少水体散射效应来增强图像的清晰度与细节。 基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强方法研究
  • MATLAB复原与技术:低通滤波(第13章).zip
    优质
    本资料探讨了使用MATLAB实现图像复原与增强的技术,重点介绍了通过低通滤波器来提升图像质量的方法。适合对数字图像处理感兴趣的读者深入学习。 Matlab图像复原和图像增强技术:使用低通滤波实现图像增强的技术分享在一个名为“13 低通滤波实现图像增强”的ZIP文件中。
  • 处理】MATLAB颜色校正与白平衡的【附带Matlab代码 7227期】.mp4
    优质
    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB对水下图像进行颜色校正和白平衡调整,提升图像质量。附有实用的MATLAB代码供学习参考(第7227期)。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码供下载使用,并且经过验证可以运行,适合初学者。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 其他调用函数文件;无需单独执行。 包含程序运行结果的效果图展示。 2、该代码在Matlab 2019b版本下测试通过。如遇问题,请根据提示进行相应修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有相关文件放入Matlab当前工作目录中; 第二步,在主函数main.m上双击打开; 第三步,点击运行按钮直至程序执行完毕并显示结果。 4. 有关仿真咨询及其他服务需求,请联系博主。 具体包括但不限于以下几点: - 提供博客或资源的完整代码 - 复现期刊文章或参考文献中的内容 - 根据特定要求定制Matlab程序 - 探讨科研合作机会
  • 拉普拉斯算子
    优质
    本研究探讨了通过应用拉普拉斯算子来实现图像边缘检测和锐化效果的方法,从而提高图像的整体清晰度。 用于图像增强的拉普拉斯算子程序有助于学习图像增强技术。