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在MATLAB中调整代码颜色 - underwater-hl:一种用于水下图像色彩还原的MATLAB工具

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简介:
underwater-hl是一款专为MATLAB设计的工具箱,专注于提升和恢复水下拍摄图像的颜色质量。通过先进的算法优化,它能够有效解决由水介质引起的光线衰减问题,使处理后的图片更加逼真、色彩丰富。对于海洋生物学研究者及爱好者而言,此工具提供了一个便捷且高效的解决方案来增强水下摄影效果。 MATLAB代码用于实现水下图像的色彩还原方法,并对此进行了修订。如果使用此代码,请引用以下论文: @inproceedings{UnderwaterHL, title={深入研究阴霾线:水下图像的色彩还原}, author={Berman,D.和Treibitz,T.和Avidan,S.}, booktitle={英国机器视觉会议论文集}, publisher={BMVA出版社}, year={2017} } 系统要求: 该代码需要MATLAB,并已在Windows上进行了测试。 下载代码和先决条件 选项A:使用git运行以下命令以初始化本地存储库,并获取所有依赖项: ``` git clone https://github.com/danaberman/underwater-hl.git cd underwater-hl git submodule init git submodule update ``` 选项B:不使用git将代码下载为zip文件。从https://github.com/pdollar/toolbox下载工具箱到utils/, 注意:上述步骤中包含了如何获取和安装所需资源的详细说明。

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  • MATLAB - underwater-hlMATLAB
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    underwater-hl是一款专为MATLAB设计的工具箱,专注于提升和恢复水下拍摄图像的颜色质量。通过先进的算法优化,它能够有效解决由水介质引起的光线衰减问题,使处理后的图片更加逼真、色彩丰富。对于海洋生物学研究者及爱好者而言,此工具提供了一个便捷且高效的解决方案来增强水下摄影效果。 MATLAB代码用于实现水下图像的色彩还原方法,并对此进行了修订。如果使用此代码,请引用以下论文: @inproceedings{UnderwaterHL, title={深入研究阴霾线:水下图像的色彩还原}, author={Berman,D.和Treibitz,T.和Avidan,S.}, booktitle={英国机器视觉会议论文集}, publisher={BMVA出版社}, year={2017} } 系统要求: 该代码需要MATLAB,并已在Windows上进行了测试。 下载代码和先决条件 选项A:使用git运行以下命令以初始化本地存储库,并获取所有依赖项: ``` git clone https://github.com/danaberman/underwater-hl.git cd underwater-hl git submodule init git submodule update ``` 选项B:不使用git将代码下载为zip文件。从https://github.com/pdollar/toolbox下载工具箱到utils/, 注意:上述步骤中包含了如何获取和安装所需资源的详细说明。
  • MATLAB补偿 - Awesome Underwater Image Enhancement: 系列优秀增强技术
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    本项目提供了一系列使用MATLAB编写的彩色补偿代码,旨在优化和增强水下拍摄的图像质量,是Awesome Underwater Image Enhancement计划的一部分。 彩色补偿的MATLAB代码在水下图像增强领域表现出色。李玉峰与黄玉峰维护了一个包含优秀水下图像增强方法、论文及数据集的集合。 ### 相关工作 #### 数据集 - U45 - EUVP - DUIE - UIEB - UWCNN - 涡轮 - UW-imagenet - MHL牙买加领域 #### 论文 Marques等人于2020年提出的L2UWE框架,该方法利用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像。 Zhou等基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 Islam等人提出了一种快速水下图像增强功能以改善视觉感知。 Anwar等人于2019年发表的一篇综述,深入探讨了水下图像增强技术的研究进展。 Li等人介绍了水下图像增强基准数据集及其他相关工作。 Roznere等人的研究涉及基于模型的实时图像色彩校正,适用于水下机器人系统。 Jamadandi等人提出了一种通过小波变换进行样例学习以改善水下图像的技术。 这些文献和资源为研究人员提供了宝贵的信息与工具,帮助推进了该领域的技术进步和发展。
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  • MATLAB增强
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    本简介提供了一段用于在MATLAB环境中处理和增强彩色图像质量的代码示例。该代码旨在通过调整色彩饱和度、对比度等参数来优化图像视觉效果。适用于图像处理与计算机视觉领域的学习与研究。 基于MATLAB的彩色图像增强可以通过简单算法实现,例如直方图均衡化。这种方法可以改善图像的整体对比度,并使细节更加明显。
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现的图像检索系统源代码,主要依据图像的颜色特征进行高效精准的相似图片搜索。 在图像处理与计算机视觉领域内,图像检索是一项核心技术。它涉及从大量数据库中的图片找到最接近查询图的那些图片的技术实现方式。本项目是一个基于MATLAB环境下的图像检索系统,该系统利用颜色特征进行搜索工作。 MATLAB是一种强大的编程语言和计算平台,在数值运算以及信号处理方面特别擅长,包括了图像处理领域。`image_search1.fig` 和 `image_search1.m` 是 MATLAB 的界面设计文件与主程序脚本;前者通常包含有用户图形界面的设计方案,而后者则是执行整个系统逻辑控制的代码模块,例如:用户交互、图片预处理、特征提取和相似度计算等。通过运行 `image_search1.m` 文件可以启动图像检索应用,并且可以通过界面上提供的按钮与之进行互动操作。 辅助函数如 `disp_white.m` 可能用于显示白色背景或其他特定颜色的信息,在调试或输出结果时非常有用,尤其是在统一展示图片的背景下以利于观察和比较不同图样。此外,文件名“DWT2_3layers”暗示了系统可能采用了离散小波变换(DWT)来提取多尺度特征;这是捕捉图像空间细节及频率信息的强大工具。 `load_image.m` 函数用于读取图像数据,是任何图像处理项目的基础部分,在本例中则负责加载数据库中的图片以供后续操作使用。而 `RGB_to_YUV.m` 则表示系统将原始的 RGB 图像转换成 YUV 色彩空间;这种方法可以突出不同类型的视觉特性,并且在某些情况下比直接利用 RGB 更具优势,尤其是在处理肤色或者亮度相关的问题时。 最终,这个基于MATLAB 的图像检索系统通过提取颜色特征(可能结合小波变换)并将其转换到YUV色彩空间来优化表示形式。然后使用这些特征对图象进行相似度比较以实现高效搜索功能。用户可以通过上传查询图片让该软件自动在数据库中寻找最匹配的项目,这样的技术可以应用于数字图书馆、多媒体搜索引擎和内容安全监控等众多领域之中。
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    Mapcolor是一款MATLAB工具,旨在帮助用户在地图绘制过程中灵活使用多种颜色方案。它提供了丰富的色彩选项和高度的定制性,使用户能够更好地表达数据特征和趋势,是进行复杂图形设计的理想选择。 曾经希望您可以在一个图形上使用多个颜色图吗?现在您可以做到这一点了。给定一个数组后,可以使用 `mapcolor.m` 函数应用您选择的颜色图,并返回一个新的相同大小的数组,其中包含显式的 RGB 三元组。这样就可以利用内置绘图函数以彩色显示数据,而无需依赖窗口的颜色图设置。 此外还包括: - 当您使用 `mapcolor.m`时,可以借助 `mapcolorbar.m` 来模仿 `colorbar.m` 的功能。 - 使用 `colorlabel.m` 可快速将标签应用于 Colorbars 和 MapColorbars。 - 提供了从红色到白色再到蓝色的颜色图——对于以零为中心的数据非常有用的函数是 `redblue.m`。
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