Advertisement

MSRCR算法，具备色彩恢复功能且采用多尺度处理。

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

简介：
该带色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）具备可运行的特性，能够有效地进行图像色彩重建。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 具有色彩恢复功能的多尺度Retinex算法（MSRCR）
    优质
    MSRCR是一种先进的图像处理技术，通过结合多尺度Retinex理论与颜色恢复方法，有效改善了图像的对比度和清晰度，增强了色彩的真实感。 带色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）可以正常运行。
     
  • 基于多尺度Retinex算法（MSRCR）的色彩恢复-VS2010版
    优质
    本项目采用VS2010开发环境，实现了基于多尺度Retinex算法（MSRCR）的图像色彩恢复技术。通过优化处理参数，有效提升图像对比度和细节展示，适用于各种低质量图像的增强与美化。 Retine算法及其配套代码的详细内容可以在相关博客文章中找到。有关该算法的具体细节及效果，请参阅对应的文章。
     
  • 单尺度与多尺度Retinex结合彩色恢复因子的MSRCR算法在彩色图像去雾中的应用【附带Matlab源码 4390期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了MSRCR算法，一种将单尺度和多尺度Retinex与彩色恢复因子结合的方法，用于改善彩色图像的去雾效果。文件中包含实用的Matlab源代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行，并经过验证确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件），无需额外操作即可直接运行。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本上测试通过。若遇到问题，请根据提示进行修改；如需帮助，可联系博主咨询。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放入当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行按钮等待程序完成以获取结果。 4. 仿真服务 如需进一步的服务，可以联系博主咨询。具体包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供， - 学术期刊或参考文献复现支持， - Matlab程序定制开发， - 科研合作等。
     
  • 基于HSV色彩空间的改良多尺度Retinex算法
    优质
    本研究提出了一种基于HSV色彩空间的改良多尺度Retinex算法，旨在优化图像处理中的颜色校正与对比度增强，提升视觉效果。 针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出图像中存在的重叠问题，提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法。该算法不仅能增强亮点中的细节，也能提升阴影区域内的细节表现。考虑到RGB三种颜色之间存在较强的相关性，而HSV三者之间的关联较弱，能够更好地反映人类对色彩的认知感受。实验结果显示，与基于RGB空间的传统多尺度Retinex算法相比，改进后的基于HSV的算法更有效地增强了图像在亮点和阴影部分中的细节，并且使得最终的颜色效果更加接近原始图片。
     
  • 图像处理（伪彩色处理与算法）
    优质
    本课程专注于图像处理技术中的伪彩色处理及算法研究，旨在通过色彩增强方法提升图像视觉效果和分析能力。 在网上找到一个图象处理的软件，它可以处理BMP格式的图像，并包括伪彩色处理以及一些图像处理算法。这个软件比较好用。
     
  • MATLAB.zip_多尺度_改进单尺度的多尺度matlab_基于Retinex算法的多尺度方法
    优质
    本资源提供了基于Retinex算法的改进型多尺度处理代码，旨在优化图像增强效果。通过结合多尺度与单尺度技术优势，实现更精确的图像细节展现和噪声抑制功能。 多尺度是单尺度改进的结果，在色彩表现上更佳。
     
  • 灰度或彩色受损图像修复：恢复灰度或彩色图像的损坏部分-MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供了一套工具和算法，用于高效地修复灰度或彩色图像中的损坏区域。通过先进的图像处理技术，能够智能重建缺失细节，使修复后的图像接近原始状态，适用于各种受损程度的图片恢复需求。 这段文字描述了一个简单的程序代码，用于修复灰度图像中的损坏区域。恢复算法使用3x3掩码内未受损像素的中间值来处理每个像素点，对于平滑区域效果较好，但对包含不同类型的复杂区域效率较低。 该代码在Rice.png图的一部分上进行了测试，并且需要用户指定具体的损坏范围。程序由Abdulrahman Ikram Siddiq编写，在2011年11月5日晚上十点半于伊拉克基尔库克完成。
     
  • 基于DCT和DWT的彩色图像多功能水印算法
    优质
    本研究提出了一种结合离散余弦变换(DCT)与离散小波变换(DWT)技术的彩色图像多功能数字水印算法。该方法能够有效增强水印的鲁棒性和透明性，适用于多种攻击和操作环境下的版权保护、完整性验证及所有者身份认证等应用场景。 为了应对当前多数数字水印算法仅适用于灰度图像且功能单一的问题，我们提出了一种针对彩色图像的双功能水印算法。这种算法不仅增加了水印的信息量，还能够实现版权保护与内容认证的双重目的。该方法基于RGB色彩空间，首先提取原始彩色图像中的R、G、B三个颜色分量，然后将版权信息嵌入到蓝色分量的低频系数中，并将用于验证的内容嵌入绿色分量的中频系数内。实验结果显示，这种算法生成的版权水印具有良好的鲁棒性和不可见性；同时认证水印能够实现盲提取的功能。
     
  • 具备CUDA功能的设备计算能力及其多处理器与CUDA核心数量
    优质
    本文章探讨了配备CUDA功能的硬件设备在处理能力和架构上的特性，重点分析了其多处理器和CUDA核心的数量对性能的影响。 支持 CUDA 的设备具有计算能力、多处理器数和 CUDA 核心数等特性。这些参数对于评估设备的并行处理能力和性能至关重要。不同的CUDA 设备在这些方面可能存在差异，因此了解具体型号的相关规格有助于选择合适的硬件以优化应用程序的执行效率。