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通过融合技术，ImageEnhanceViaFusion提供了一个Java实现，用于增强水下图像和视频。

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简介：
通过融合增强水下图像的代码，利用Matlab实现，旨在提升水下图像和视频的质量。请注意，所有相关代码均已集成到我最近创建的存储库中，后续将移除该存储库，同时新存储库也包含了该存储库的压缩文件。该算法源于Cosmin Ancuti于2012年发表的“通过Fusion增强水下图像和视频”中的研究成果。本文详细阐述了一种创新性的增强水下视频和图像策略，其核心在于融合原理，并仅从图像的低分辨率版本中获取输入和权重参数。为了应对水下介质带来的挑战，我们定义了两个输入：一个用于原始水下图像/帧的颜色校正和对比度增强，另一个则用于增加由于水下物体退化导致的远距离物体可见性的散射和吸收效应。该方法是一种单图像技术，无需依赖特定的硬件设备、水下环境条件或场景结构信息。此外，融合框架还通过实施有效的边缘保留降噪策略来确保相邻帧之间的时空一致性。最终增强后的图像和视频呈现出显著降低噪声水平、改善暗区曝光度、提升整体对比度以及显着增强精细细节和边缘的特点。请留意，展示方法的图像来源于该存储库：。同时，Matlab实现也包含在本项目中。为了确保OpenCV能够与IntelliJ或Eclipse等Java开发环境无缝集成……

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  • 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。
     
  • 基于融合技术的水下图像增强.pdf
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    本文探讨了一种利用融合技术提升水下图像质量的方法，通过优化算法减少水中光散射和吸收引起的图像退化问题。 水下光学图像受到水体吸收和散射光的影响，通常存在噪声干扰多、纹理特征模糊、光照斑点明显、对比度低以及颜色失真等问题。为此，基于融合算法的水下图像增强技术被提出以解决这些问题。
     
  • 水下视频图像增强与去雾技术，适用于各类视频
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    本研究专注于开发先进的水下视频图像增强及去雾技术，旨在显著提升各类复杂环境下的视频画质和清晰度。 水下视频增强与有雾视频增强技术的效果展示可以参考相关博客文章。
     
  • 水下图像增强融合算法-Underwater Image Fusion：MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB开发，专注于研究和实现水下图像增强与融合技术。通过先进的图像处理方法提升水下照片清晰度及色彩还原效果，为海洋科学研究提供技术支持。 underwater_image_fusion：水下图像增强融合算法-MATLAB
     
  • 基于高频和低频分量融合的水下图像增强方法
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    本研究提出了一种创新的水下图像处理技术，通过融合高频与低频成分来提升图像质量。此方法旨在改善水下拍摄环境中的能见度问题，有效恢复色彩饱和度及清晰度，为海洋科学研究和水下摄影提供有力支持。 为了解决退化的水下图像中存在的色彩失真、对比度低以及视觉模糊等问题，本段落提出了一种基于高低频分量融合的水下图像增强算法。首先采用多尺度Retinex技术来估计高频分量，并通过对比度受限自适应直方图拉伸对其进行处理，在提升全局对比度的同时突出细节信息；为了防止在拉伸过程中产生的噪声影响图像质量，对经过拉伸后的高频分量应用引导滤波进行去噪。接着，将原始图像与高频分量相除以获取低频分量，并利用多尺度细节提取法来捕获更多细节特征。最后一步是通过线性加权融合技术结合去除噪声的对比度增强图像和高低频细节信息，并执行颜色校正操作，从而生成最终清晰的水下图像。实验结果显示该算法能够显著提高图像的整体对比度与细节表现力，大大改善了视觉效果。
     
  • 基于亮通道色彩补偿和融合的水下图像增强
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    本研究提出了一种结合亮通道先验与多模态图像融合技术的创新方法，有效提升水下图像的清晰度及色彩还原能力。 在水中传播的光会因为水体吸收及微粒散射而衰减，并且由于水质浊度变化以及拍摄景深不同，导致获取的图像会出现不同程度的雾化效果与色彩偏差。传统的去雾算法在这种复杂多变的情况下难以有效处理这些问题。 为解决这一挑战，提出了一种基于亮通道色彩补偿和融合策略的水下图像增强方法。该方法首先通过亮通道对原始图进行颜色校正以获得更准确的颜色补偿图像；接着应用自适应对比度拉伸技术来提升图像清晰度与对比度；最后采用多尺度融合技巧将经过上述处理后的两幅图像整合，从而生成最终的高质量水下影像。 实验结果表明，该算法能够广泛应用于各种条件下的降质水下图片，并且无需任何先验信息即可显著改善其对比度和色彩均衡性。
     
  • 水下图像增强——Ancuti方法：水下白平衡与融合技术【含代码和论文】
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    本项目介绍并实现Ancuti提出的水下图像增强方法，重点涵盖水下白平衡调整及多图融合技术，提供详尽代码与学术论文资源。 在IT领域特别是图像处理与计算机视觉方面，水下图像增强是一个重要的研究方向。该压缩包中的资源主要关注Ancuti方法及其应用，其中包括白平衡和图像融合技术，这些都是提升水下图像质量和可视性的关键步骤。 “水下图像增强”旨在解决由于光线吸收及散射导致的水下环境对成像质量的影响问题。水中不同颜色光被吸收的程度有所差异，通常蓝光最先消失，这使得拍摄到的画面倾向于呈现蓝色调。因此，在这种条件下调整白平衡显得尤为重要，其目的是校正色彩偏差以确保图像在各种光照条件下的准确性。 “白平衡”是一种用于修正图像中因光线色温变化而产生的颜色偏移的技术。水下环境由于水体对光的吸收特性导致画面通常呈现蓝色调。“simple_color_balance.m”文件可能包含实现这一功能的具体代码，通过算法调整红、绿、蓝通道的比例来纠正色彩偏差。 “Ancuti方法”是由研究人员提出的针对改善水下图像质量的一套技术方案。该方法结合了多种处理策略如色彩校正、去雾化及对比度增强等，以优化最终的视觉效果。“main.m”，可能是整个流程的主要执行文件；而“UISM.m”、“UIConM.m”和“UICM.m”可能分别对应于不同环节的具体实现。 图像融合是另一个关键概念，在多源数据处理中尤为重要。它通过整合来自各种传感器或在不同条件下获得的影像信息，提供更全面准确的画面描述。“laplacian_pyramid.m”，可能是利用拉普拉斯金字塔技术进行多层次合并以增强细节和质量的一个实例。 “RGB2Lab”色彩空间转换是图像处理中的常用技巧，“rgb2lab_n.m”可能实现了从标准RGB模式向CIELab的转变，后者更适合于人类视觉感知并且在颜色校正中被广泛采用。“HisStretching.m”，可能是用于直方图均衡化或色调映射以增强对比度和细节的一个函数。 “redCompensate.m”，则可能是一个专门针对红色通道补偿设计的功能模块，在水下环境中由于红光的快速衰减，需要通过算法恢复这一部分信息。 综上所述，此压缩包中包含了一系列用于提升水下图像质量的技术手段及其具体实现代码。这些资源对于从事相关研究与开发工作的人员来说具有重要的参考价值。
     
  • 基于空间域和频率域融合的图像增强技术研究
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    本研究探讨了结合空间域与频率域特性的图像增强方法，旨在通过优化图像的对比度、清晰度等视觉效果，提升图像的质量。 设计一套结合空间域与频率域的图像增强算法，用于处理以下任一组图片中的带噪声图像。目标是去除随机噪声和周期性混合噪声，并提高图像质量。 要求如下： a）在完成去噪后计算均方误差以评估去噪效果。 b）撰写一份完整的科技报告（形式类似于科技论文），详细描述算法设计、实现过程以及评估方法。
     
  • 水下影像增强融合算法-MATLAB.zip
    优质
    该资源为一款针对水下图像质量进行优化和增强的MATLAB工具包，包含了多种先进的图像处理与融合算法，适用于提升水下摄影及科研数据的质量。 水下图像增强融合算法-matlab.zip包含用于处理水下图像的代码。该文件提供了在MATLAB环境中实现的水下图像融合技术的相关源码。