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图像降雾:基于MATLAB偏振水下模糊图像去雾(包含MATLAB源代码,第396期)。

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简介:
提供的资料,包括在和武动乾坤平台上传的代码,均已过验证,可直接运行且经过亲测确认,特别适合初学者使用。这些代码包包含主程序文件“main.m”,以及其他辅助函数文件,无需进行任何额外的运行操作。同时,我们还提供了运行结果的视觉效果图,以便更直观地了解代码的功能和性能。 第二步,运行代码环境为Matlab 2019b;如果运行过程中出现任何错误,请根据系统提供的提示进行相应的调整。若您在修改过程中遇到困难,欢迎通过私信向博主寻求帮助。 3、执行操作流程 首先,请将所有相关文件放置到Matlab的工作目录下。随后,双击打开名为main.m的文件进行启动。接着,点击“运行”按钮,等待程序完成计算后,即可获得最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他类型的服务,请随时通过私信与博主联系,或扫描博客文章底部附着的QQ名片获取更多信息。 4.1 博客及相关资源的完整代码提供 4.2 期刊文献或参考文献的实验结果复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 科研领域的合作项目支持 图像增强技术:包括同态滤波图像增强、萤火虫算法辅助的图像增强、以及暗通道滤波图像增强等。 图像去雾技术:涵盖直方图均衡化结合Retinex理论的图像去雾方法、暗通道去雾技术、偏振光水下模糊图像去雾算法,以及双边滤波图像去雾策略,并融入颜色衰减先验知识的去雾方案。

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客服
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  • 】利用MATLAB进行【附带Matlab 396】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用,并提供相关代码,帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码,并且经过验证确认可行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题,请联系博主。 - 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 具体技术包括但不限于: - 图像增强:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强; - 图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
  • pianzhen.zip___使用Matlab_环境还原
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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。
  • Matlab技术(利用原理)及实例展示
    优质
    本研究探讨了在Matlab环境下运用偏振光原理对水下模糊图像进行去雾处理的技术,并通过具体案例展示了该方法的应用效果。 在Matlab中使用偏振物理方法对水下模糊图像进行去雾处理,并附有水下图片。
  • _Matlab__SITR88_
    优质
    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。
  • MATLAB系统(125MATLAB).rar
    优质
    该资源为第125期MATLAB源码分享系列之一,提供基于MATLAB平台实现图像去雾效果的完整代码及说明文档。适用于研究和学习计算机视觉中的大气散射模型与图像增强技术。 该项目是一个MATLAB资源项目,使用了MATLAB的界面GUI设计制作。它是我的毕业设计题目,在经过调试运行后解决了所有问题,并可以根据这个界面架构进行功能扩展。此项目具备获得优秀毕业生评定的标准,代码配有详细注释,非常适合学习。 适合的人群包括但不限于大学毕业生、学生、职场新人以及初学者和进阶者等MATLAB爱好者。欢迎各位前来学习!
  • _Matlab载_技术
    优质
    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。
  • 处理】技术的增强【附Matlab 4391】.zip
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    本资源提供了一种利用偏振技术改善水下模糊图像质量的方法,并附有详细的Matlab实现代码,适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。 在Matlab领域上传的视频都有配套的完整代码,并且这些代码都经过验证可以正常运行,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他的调用函数(其他m文件)。不需要额外的操作来生成运行结果或效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行修改,或者寻求帮助解决疑问。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:运行该程序直至完成并查看结果。 4. 如果需要更多服务,可以咨询博主。具体包括但不限于: 1. 博客或资源完整代码提供 2. 期刊或参考文献复现 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
  • MATLAB实例
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    本实例演示了如何使用MATLAB进行图像去雾处理。通过提供源码和步骤详解,帮助用户掌握基于算法的图像增强技术。 GUI图像去雾方法使用MATLAB实现,包含界面功能可以进行不同方法的选择,并显示处理前后的效果对比图。
  • MATLAB的高效
    优质
    本简介介绍了一套利用MATLAB编写的高效图像去雾算法代码。该工具旨在快速去除雾霾影响,优化视觉效果,适用于科研和工程领域。 用于实现图像去雾的代码非常有效,是用Matlab编写的,基于暗原色(Dark Channel Prior)算法。