Advertisement

小波去雾代码在MATLAB和C语言中的实现,用于检查。

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


简介:
该小波去雾代码集,为MATLAB提供了一套快速优化的图像/视频增强方案。这些方法采用Java语言实现,旨在解决诸如除雾、去噪、水下图像增强、低照度环境下的图像提升以及特征提取和图像平滑等一系列常见问题。请留意,该存储库是对Image/Video处理多个独立存储库的整合,未来将不再推荐单独使用这些原有的存储库。具体而言,RemoveBackScatter已被移除,其压缩文件可从此处获取;OptimizedContrastEnhance也已不再维护,其压缩文件同样位于此处;HazeRemovalByDarkChannelPrior已被删除,其压缩文件可在此处查阅;ALTMRetinex已移除,其压缩文件可从此处下载;通过Retinex和DT-CWT进行图像增强的方案也已停止维护,其压缩文件可以从这里访问。该Java项目包含五个不同的图像/视频增强模型,这些模型分别以MATLAB代码的形式存在于指定的目录中。该项目的灵感来源于Ahn, Hyunchan所著的研究成果,并详细信息以及实验结果可以在此处查阅。该算法基于提出的方法实施,详细信息和结果展示也在此处可见。此外, CosminAncuti 提出的相关方法也作为参考实施。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-Check:
    优质
    这段代码是使用MATLAB编写的“小波去雾”程序,旨在帮助用户去除图像中的雾霾效果,增强视觉清晰度。项目提供详细的文档和示例,方便学习与应用。 小波去雾代码是一个MATLAB快速优化的图像/视频增强方法集合,由Java实现。这些方法旨在解决常见的任务如除雾、去噪、水下去除、低照度增强等。这个项目集成了几个关于Image/Video处理的独立存储库中的功能,并将不再推荐使用那些单独的存储库。 在该项目中删除了RemoveBackScatter和OptimizedContrastEnhance两个模块,同时HazeRemovalByDarkChannelPrior, ALTMRetinex以及通过Retinex和DT-CWT进行图像增强也已被移除。这些被移除的功能原来的ZIP文件仍可获取(此处略去具体位置)。 该项目包含五个不同的图像/视频增强方法模型,并提供了相应的MATLAB代码实现版本。项目的设计灵感来源于Ahn, Hyunchan的出版物,相关详细信息和实验结果可以在其论文中找到。另一个实施的方法是由CosminAncuti在其著作中描述的技术。
  • MATLAB-Check:
    优质
    小波去雾代码MATLAB-Check 是一个利用小波变换技术进行图像去雾处理的MATLAB工具。此项目提供了一系列函数和脚本,用于分析并去除雾霾对图像清晰度的影响,帮助用户获得更高质量、更清晰的视觉效果。 小波去雾代码matlab快速优化的图像/视频增强方法是一组用Java实现的技术方案,旨在解决一些常见的处理任务,例如除雾、去噪、水下去除、低照度增强以及特征提取和平滑等。这些技术是几个独立存储库集成的结果,并且未来将不再推荐使用那些单独的存储库。 具体被移除的内容包括: - RemoveBackScatter:已删除。 - OptimizedContrastEnhance:已删除。 - ALTMRetinex:已删除,该方法通过Retinex和DT-CWT进行图像增强。 该项目包含了五个不同的图像/视频增强模型,并且这些模型都有相应的MATLAB代码版本(位于特定目录中)。项目灵感来自Ahn, Hyunchan的出版物以及Cosmin Ancuti的相关研究工作。 每个技术方案都提供了详细的描述信息与实验结果,以供参考和进一步的研究。
  • C变换
    优质
    本项目提供了一种在C语言环境中实现小波变换的方法及完整源代码。通过简洁高效的算法,为信号处理与图像压缩等领域提供了强大的工具支持。 小波变换的C语言参考代码可用于移植到STM32开发板上。用户需要自行学习小波变换的相关知识以了解详细步骤。
  • C图像噪源
    优质
    这段C语言编写的代码实现了一种基于小波变换的图像去噪算法,适用于处理各种类型的数字图像噪声问题。 本程序采用C语言编写,基于小波变换实现图像去噪功能。该程序运行速度快,具有较好的去噪效果,在与传统方法的比较中表现出色。对于刚开始学习使用小波变换进行图像去噪的人来说,此程序非常有参考价值。
  • CMatlab.rar
    优质
    本资源包含使用C语言编写的MATLAB滤波算法代码。适用于需要在C环境中移植或优化MATLAB信号处理程序的开发者和研究人员。 这段文字描述了一个包含Matlab和VC的源程序,可以实现wav语音信号的IIR和FIR滤波处理。其中,VC程序框架来源于网络资源,但作者不详,因此无法给出具体致谢信息,在此表示歉意;如果涉及侵权问题,请联系我以便立即删除相关内容并表达歉意。
  • xiaobo1rgb.rar_变换 图像增强 _变换
    优质
    本资源介绍了一种基于小波变换的图像处理技术,专门用于提升雾霾天气下的视觉效果。通过分解与重构图像的不同频段信息,该方法能够有效去除图像中的雾气影响,增强细节和对比度,实现清晰、明亮的视觉呈现。 小波变换是图像处理领域广泛应用的技术之一,在去雾和增强方面尤其有效。本段落将深入探讨其原理及其在这些领域的应用,并介绍压缩包中的“xiaobo1rgb.m”文件可能实现的具体算法。 小波变换是一种多分辨率分析方法,能将复杂信号或图像分解为一系列不同尺度和位置的小波函数。由于具有局部化特性,在时间和频率域同时提供信息,它特别适合于非平稳信号的分析。在处理图像时,这种方法可以将其分解成多个细节和低频成分,每个部分对应不同的空间频率。 去雾过程中,小波变换的一个重要优势在于能够区分不同层次的信息。通常情况下,雾气主要影响高频部分,并导致图像模糊不清。通过使用小波变换单独处理这些高频成分并进行恢复或增强,可以有效改善这一问题。具体而言,一种常见方法是先对图像执行小波分解,然后在各频带内分别去除雾气效应,最后重构出去雾后的清晰图像。这通常需要基于大气散射模型等理论来估计原始的无雾状态。 另一方面,在进行图像增强时(即提升视觉质量),可以通过调整对比度、亮度等方式突出细节特征。利用小波变换技术可以更灵活地操作这些参数:例如,增加高频部分的小波系数权重以强调边缘和纹理;同时对低频成分实施平滑处理来减少噪声干扰。此外,还可以结合其他图像处理手段(如自适应阈值分割)进一步优化增强效果。 压缩包内的“xiaobo1rgb.m”文件大概是一个MATLAB程序,实现了基于小波变换的去雾与增强功能。该代码可能包括如下步骤:读取输入图片、执行多尺度分解、对各个频带进行特定处理(如去雾或调整对比度)、重组图像并展示最终结果。 通过结合理论知识和实际案例分析,可以更深入地理解小波变换在改善图像质量和视觉效果方面的作用。
  • MATLAB阈值-wdenoise:噪功能
    优质
    本资源提供了一款基于MATLAB开发的小波阈值去噪工具wdenoise,能够有效去除信号中的噪声,适用于多种信号处理场景。 小波阈值去噪在MATLAB中的实现使用了瓦迪诺斯的经验贝叶斯阈值和其他多种阈值方法。WDenoise对象及其参数与函数的示例代码包括:wdenoise(EBayesThresh);另一个示例为wdenoise,还有一个例子展示了如何结合EBayesThresh和Visushrink进行图像去噪。 经验贝叶斯阈值法最初由Bernard W. Silverman和Ludger Evers开发,并且芝加哥大学统计系的Kan Xu、Peter Carbonetto及Matthew Stephens对其进行了扩展。MATLAB版本的小波消噪代码则由A.ANTONIADIS,M.JENSEN,I.JOHNSONE以及BWSILVERMAN编写。 本存储库中的所有源代码均根据GNU通用公共许可证3.0进行许可使用。
  • C变换
    优质
    本文探讨了在C语言环境下实现小波变换的方法和技术,旨在为读者提供一个理论与实践相结合的学习资源。适合对信号处理和数据压缩感兴趣的开发者阅读。 小波变换的C语言实现包括了harr、db1等多种小波基。如果需要使用其他类型的小波基,则可以更改代码中的滤波函数。
  • C变换
    优质
    本文将介绍如何在C语言编程环境中实现小波变换算法,并提供具体的代码示例。通过这些例子,读者可以更好地理解小波变换的应用及其在信号处理中的重要性。 小波变换图像处理的C语言程序实现。
  • 卡尔曼滤CMATLAB详细
    优质
    本资源深入讲解并提供了卡尔曼滤波算法在C语言与MATLAB中的具体实现代码,旨在帮助学习者掌握该算法的实际应用技巧。 * 名称:卡尔曼滤波函数 * 参数:测量的角度、与该轴测量角速度 * 返回值:滤波角度 * 编写者:YXL * 功能描述:二阶卡尔曼滤波 * 时间:2022122 ```cpp float kalmen_filter(float angle_m , float gyr_m) { float d_angle, d_gyr; // 先验预测量与测量量的差值 // 预测步 F1.angle = P1.angle + dt * P1.gyr; F1.gyr = P1.gyr; // 协方差预测 F1.cov[0] = P1.cov[0] + dt * (P1.cov[1] + P1.cov[2]) + Q_angle; F1.cov[1] = P1.cov[1] + dt * P1.cov[3]; F1.cov[2] = P1.cov[2] + dt * P1.cov[3]; F1.cov[3] = P1.cov[3]; // 假设此处缺少一个方括号,根据代码逻辑应为F1.cov[3] } ```