水下图像预处理代码：渐晕消除、颜色校正与去雾_C++

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本资源提供C++编写的水下图像预处理代码，包括渐晕消除、颜色校正及去雾功能，旨在改善水下拍摄图片质量。水下图像预处理包括渐晕消除、颜色校正和去雾的C++代码下载。

MATLAB图像矫正代码-渐晕校正器(Vignetting_corrector)

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Vignetting_corrector是一款基于MATLAB开发的图像处理工具，专注于解决图像渐晕问题。它提供了一套完整的代码解决方案，帮助用户轻松实现图像的渐晕校正，优化视觉效果。图片校正的MATLAB代码与渐晕校正代码根据论文实现。对于MATLAB版本，我基于作者郑元杰提供的部分代码进行了修改。C++版本则由我的主管谢东海及我自己共同完成。在使用C++版本时，请先确保正确配置了OpenCV开源库。该版本包含两个项目：一个用于生成图像的渐晕效果；另一个则是为了校正图片中的暗角问题。对于MATLAB版本，可以通过运行demo_vignetting模块启动校正过程，并且还有一个名为Estimate的模块可以用来评估矫正的效果。具体细节请参考相关文档或论文内容。在性能评估方面，我们主要从两个角度进行考量：首先通过C++项目Vignetting生成自定义渐晕函数与经过修正后的图像所计算出的实际渐晕函数相比较；其次按照文献中的描述，没有受到渐晕影响的图片特征也被用来作为参考标准。

图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术

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本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理：去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现：文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析：在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用：去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习：除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项：使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。

改进细节的Matlab代码-水下图像处理：实现水下图像融合算法来矫正色彩平衡及除雾

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本段落介绍了一种基于Matlab的先进算法，专门用于改善水下摄影中的色彩失真和能见度问题。通过精妙的图像融合技术，该方法能够有效地调整水下照片的色彩均衡并去除视觉上的“水雾”，极大提升了图像的质量与美观性。细节增强的MATLAB代码水下图像增强项目由Jonathan Nguyen和Bruno Bombassaro在UCLA的ECE113D设计顶峰课程中创建。该项目的目标是在运行C语言的平台上实现该算法，特别地，我们在意法半导体NUCLEO-H745ZI板上进行了测试。然而由于H7板内存限制的问题，我们的程序无法在其上执行。因此，在未来的工作中，虽然仍会使用C编写代码，但不再局限于特定于H7板的实现方式。唯一需要增加的功能是使代码与运行C语言的嵌入式平台兼容，并且实现了特定文件IO功能（这些是在H7上的USB_HOST功能）。该算法由Ancuti等人创建，旨在修正水下拍摄时常见的缺陷。例如，在水中光传播越深，低频光线分量衰减的程度就越大。对于水下的图像而言，则意味着红色通道比在地面拍摄的照片更加柔和。此外，由于水中存在的颗粒物会导致类似雾霾的效果，这会使边缘模糊并导致图像细节不清晰。为了解决这些问题，该算法执行以下步骤： 1. 白平衡 2. 伽玛校正 3. 图像锐化计算 4. 计算拉普拉斯权重图（基于上述两个步骤） 5. 计算显着性权重图（同样依据前两步的结果） 6. 计算饱和度权重图（依然使用前面的处理结果） 7. 合并这些权重图 8. 利用融合技术，根据合并后的权重重建成图像

图像颜色校正代码

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本代码提供了一套针对图像处理的颜色校正算法，适用于色彩偏差修正、色调调整及饱和度增强等场景，显著提升图像视觉效果。图像色彩校正的MATLAB代码包含了多种经典的色彩校正算法。

双色色盲图像的模拟与校正 Python 代码下载

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本资源提供了一套Python代码，用于模拟和校正双色色盲视觉效果。通过该工具，研究者和开发者能够更好地理解和解决色彩显示中的可访问性问题。 Daltonize 可以模拟三种类型的二色色盲，并调整图像以及 matplotlib 图形的调色板，以便色盲者可以感知完整的信息内容。这三种类型分别是：Deuteranopia（绿色弱视）、Protanopia（红色弱视）和 Tritanopia（蓝色弱视）。Daltonize 既可以作为命令行工具转换像素图像，也可以用作 Python 模块来模拟并纠正 matplotlib 图形中的色盲问题。

关于水下图像去雾与色彩校正的优化方法研究——研究论文

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本文深入探讨了一种针对水下图像的去雾及色彩校正优化方法，通过算法改进显著提升了水下成像质量。水下图像处理对于实现可持续发展目标至关重要。由于色彩损失、模糊不清以及悬浮颗粒的影响，这些图像的质量往往较差。反向散射会导致图像出现雾度现象，而吸收则会引起颜色失真问题。此外，因为光的散射和吸收效应及不同波长的颜色变化，在可见性差、照明不均匀和褪色等方面也存在挑战。因此，为了在实时应用中提高水下图像的质量，需要进行高级色彩校正与除雾处理以确保特征提取的有效性，并增强可视性和边缘对比度。同时还需要保留关键的图像特性。设计时应考虑开发一种能够适应不同噪声水平及不均匀照明条件的技术方案。算法需高效且具备强大的功能来优化真实世界的海洋环境影像质量。

【图像处理】利用MATLAB进行颜色校正与白平衡的水下图像增强【附带Matlab代码 7227期】.mp4

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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

pianzhen.zip_水下图像_偏振去雾_使用Matlab的偏振去雾_水下环境下的图像还原

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本项目提供了一种基于偏振技术改善水下图像清晰度的方法，并通过MATLAB实现偏振去雾算法，以恢复和增强水下拍摄物体的颜色与细节。对水下模糊图像使用偏振物理方法实现去雾的MATLAB代码，并附带水下图片。

图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾

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本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。

水下图像预处理代码：渐晕消除、颜色校正与去雾_C++_下载

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