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基于ACE-Urcp-Retinex的水下图像增强代码

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简介:
本项目提供了一种利用ACE、Urcp和Retinex算法组合优化的方案,专门针对水下环境中的图像质量进行显著改善。通过减少混浊度并增强对比度与色彩饱和度,该技术能够有效提升水下拍摄照片及视频的视觉效果,适用于科研观测、海洋探索等领域。 基于Retinex的水下图像增强方法旨在解决由光线散射及色彩失真引起的视觉问题,从而提升水下图片的质量与清晰度。此技术模仿人类视觉系统处理图像的方式,通过分离物体表面反射光与固有颜色来实现精准的颜色感知。在应用到水下的场景中时,Retinex算法利用输入图中的颜色分布特征推断光线传播的距离,并通过多次滤波优化输出结果。 该过程运用了多种尺度和方向不同的高斯滤波器以增强图像的各个部分。简而言之,此方法通过对原始图片进行多层处理逐步消除光照与色彩之间的相互作用影响,进而恢复出更接近真实的颜色及细节信息。目前Retinex技术已被广泛应用于水下遥感、摄影等领域,并成功改善了这些场景下的成像质量。

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客服
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  • ACE-Urcp-Retinex
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    本项目提供了一种利用ACE、Urcp和Retinex算法组合优化的方案,专门针对水下环境中的图像质量进行显著改善。通过减少混浊度并增强对比度与色彩饱和度,该技术能够有效提升水下拍摄照片及视频的视觉效果,适用于科研观测、海洋探索等领域。 基于Retinex的水下图像增强方法旨在解决由光线散射及色彩失真引起的视觉问题,从而提升水下图片的质量与清晰度。此技术模仿人类视觉系统处理图像的方式,通过分离物体表面反射光与固有颜色来实现精准的颜色感知。在应用到水下的场景中时,Retinex算法利用输入图中的颜色分布特征推断光线传播的距离,并通过多次滤波优化输出结果。 该过程运用了多种尺度和方向不同的高斯滤波器以增强图像的各个部分。简而言之,此方法通过对原始图片进行多层处理逐步消除光照与色彩之间的相互作用影响,进而恢复出更接近真实的颜色及细节信息。目前Retinex技术已被广泛应用于水下遥感、摄影等领域,并成功改善了这些场景下的成像质量。
  • 05_Retinex_和去雾Retinex.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
  • 05_Retinex_Retinex与去雾技术.zip
    优质
    本资料包提供了一种基于Retinex理论的先进算法,专注于提升水下图像的质量和可见度,同时有效去除图像中的雾气效应。该技术结合了色彩恢复与对比度增强,为水下视觉研究及应用领域带来显著改进。 05_Retinex_retinex图像增强_水下图像_retinex_图像增强_去雾.zip
  • Retinex纯C语言
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    本项目提供一套使用纯C语言编写的图像增强算法实现,主要应用了经典的Retinix理论,旨在有效提升图像对比度和清晰度。 retinex的纯C代码可以用来提高图像对比度。这段文字无需包含任何联系信息或网站链接。
  • Retinex-Image-Enhancement-master_Retinex_RetinexMatlab
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    本项目为基于Retinix理论实现的图像增强工具箱,采用MATLAB编写。通过分解原始图像的光照分量和反射分量来提升图像质量。 Retinex图像增强算法包括SSR。
  • Contourlet变换及多尺度Retinex方法
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    本研究提出了一种结合Contourlet变换与多尺度Retinex技术的创新算法,有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度,克服了传统方法在处理复杂背景和光照条件下的局限性。 针对水下图像对比度低、边缘模糊及噪声大的特点,本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换与多尺度Retinex的增强算法。该方法首先对水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;然后通过多尺度Retinex技术调整低频系数以提高整体对比度;接着,在各个带通子带上估计噪声,并抑制模值低于阈值的系数,同时改进神经网络中的Sigmoid函数来调节高于该阈值的系数。最后,经过非下采样Contourlet逆变换得到增强后的图像。 与传统方法相比,此算法能够有效降低水下图像中的背景噪声、提升对比度以及突出目标轮廓,并且获得了更高的对比度评估分数。
  • Retinex理论单尺度Matlab
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    本段简介提供了一套基于Retinix理论开发的MATLAB代码,专注于通过单一尺度技术优化和提升图像质量。这套工具能够有效处理图像对比度低或光照条件不佳的问题,为研究人员及工程师在图像预处理阶段提供了便捷而高效的解决方案。 《数字图像处理高级应用》中的代码是单尺度的Retinex算法。
  • Matlab中Retinex算法
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    本代码实现基于Matlab的Retinix算法进行图像增强处理,旨在改善图像对比度和清晰度,适用于多种光照条件下的图片优化。 该压缩包包含图像增强方法之一的Retinex算法的Matlab代码,并带有一定注释。
  • MATLAB-DIP作业:利用MATLAB实现
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    本DIP作业提供了一套基于MATLAB的解决方案,专注于提升水下拍摄照片的质量。通过应用先进的图像处理技术,该代码能够有效减少水下光线吸收和散射对成像质量的影响,显著改善色彩还原度与对比度,从而让使用者获得更为清晰、真实的水下景象。 水下图像增强的Matlab代码名为UnderWaterImageEnhancementMatlabcodemine2.m。
  • Retinex综述_处理__
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    本文为一篇关于Retinex理论在图像增强领域应用的综述性文章。文中全面总结了近年来基于Retininex理论的图像增强方法,分析了其原理、优缺点及应用场景,并展望未来研究方向。适合从事图像处理与计算机视觉相关领域的科研人员参考阅读。 在图像处理领域,Retinex理论是一种重要的技术手段,尤其擅长于改善低光照条件下的图像质量。该理论基于对生物视觉系统的深入研究,模仿人眼感知光线强度的机制,并致力于提升图像亮度与对比度。 Retinex的基本思想是将图像分为亮度和色度两个部分处理:其中,亮度代表全局照明环境;而色度则反映物体本身的特征信息。通过分离这两方面内容,Retinex能够纠正光照不均的问题,从而提高整体视觉效果。常见的传统方法包括多尺度Retinex(MSR)、多尺度色彩Retinex(MSRCR)及改进版的MSRCP等,这些技术都致力于解决低光条件下图像质量不佳的问题。 例如,MSR通过在多个尺度上应用算法来捕捉局部和全局的信息变化,从而增强对比度。而MSRCR在此基础上增加了对颜色信息的关注,并进行了色彩校正以提升彩色图象的质量表现;改进版的MSRCP则进一步优化了色彩处理策略,更好地应对色差与噪声问题。 尽管Retinex技术在图像改善方面取得了一定成果,但它也面临一些挑战。比如,在某些情况下可能会过度增强特定区域从而导致过曝或伪影现象出现;此外,在复杂光照环境和深度图象中应用时其效果可能受限。因此,科研人员持续探索新的解决方案来克服这些难题。 Retinex技术在低光图像、水下图片处理以及去雾等领域均有广泛应用前景。特别是在提升水下摄影清晰度及去除大气雾霾方面显示出了巨大潜力。虽然未直接提及具体研究文献内容,但考虑到相关领域的通用性原理,可以推测Retinex理论同样可能被应用于优化这些特定场景下的成像效果。 随着技术进步与深度学习、图像恢复等现代方法的结合应用,未来Retinex在图像增强领域将会发挥更大的作用。