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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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简介：
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。

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  • 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】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.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。
     
  • 基于Matlab的水下模糊图像去雾技术（利用偏振原理）及实例展示
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    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。
     
  • 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。
     
  • 偏振图像_清水.zip
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    本资料包包含一系列经过处理的偏振图像，旨在清晰展示不同物体或场景在特定光线条件下的偏振特性。适用于科研、教学和工业应用。 偏振图像可以通过在单反相机上安装并旋转偏振片来获取三个不同角度的图像。
     
  • 05_Retinex_水下图像和去雾的Retinex图像增强源码.zip
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    本资源包含用于处理水下图像及去雾效果的Retinex算法实现源代码，适用于图像增强领域的研究与开发。 05_Retinex_retinex图像增强_水下图像_retinex_图像增强_去雾_源码.zip
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    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下的视频图像去雾算法
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    本研究在MATLAB环境下开发了一种高效的视频图像去雾算法，旨在提升雾霾天气下视频质量。通过优化处理步骤和参数设置，实现了清晰度与细节的显著改善。 基于MATLAB的视频图像去雾算法采用GUI界面设计，并允许用户更改代码。相关教程可以在我的博客里找到。
     
  • 偏振.zip_偏振合成_偏振图像_偏振度_偏振强度
    优质
    本资料包涵盖偏振技术的核心内容，包括偏振合成、偏振图像处理及偏振度与偏振强度分析，适用于科研与教学。 可以实现偏振图像合成以获得强度图像、偏振度图像等。
     
  • 基于全局估计的水下偏振图像处理算法
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    本研究提出了一种创新的水下偏振图像处理算法，采用全局估计方法有效改善了水下成像质量，显著提升了图像清晰度和色彩还原度。 为了实现高偏振度(HDOP)水下目标的清晰成像,分析了传统水下偏振成像模型，并基于Schechner模型提出了新的算法。该新算法以偏振度定义为基础，对后向散射光偏振度进行全局估计，特别考虑到了目标反射光的偏振度。通过在不同浓度浑浊水体中拍摄三种不同类型的目标来进行实验验证。经过复原处理后的图像质量得到了显著提升：与Schechner原算法相比，新方法使增强测度值提高了90%以上，并且图像灰度的平均梯度、标准差和信息熵也都有所增加。此外，该偏振成像复原算法不仅适用于表面粗糙的低偏振度(LDOP)水下目标，对表面光滑的目标同样有效。