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基于Retinex的雾天彩色图像处理

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简介:
本研究提出一种基于Retinix理论的算法,专门用于改善雾天拍摄的彩色图片质量,增强视觉效果。 使用MATLAB软件编写retinex雾天彩色图像处理程序,并采用线性拉伸方法对RGB图像进行处理以实现去雾效果,使图像清晰化。

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客服
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  • Retinex
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    本研究提出一种基于Retinix理论的算法,专门用于改善雾天拍摄的彩色图片质量,增强视觉效果。 使用MATLAB软件编写retinex雾天彩色图像处理程序,并采用线性拉伸方法对RGB图像进行处理以实现去雾效果,使图像清晰化。
  • MatlabRetinex论及方法研究
    优质
    本研究利用Matlab平台深入探讨了Retinix理论,并提出了一种有效的雾天图像增强与清晰化算法,以改善低能见度下的视觉效果。 雾天的图像由于对比度低且景物模糊,对交通系统及户外视觉系统的应用造成了严重影响。因此,研究如何提高雾天低对比度图像的清晰化具有重要意义。图像清晰化的技术可以分为图像增强和图像恢复两大类,本段落主要关注于探讨图像增强的方法。
  • Retinex算法探讨
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    本研究深入探讨了基于Retinex理论的图像去雾算法,旨在通过优化光照估计与颜色恢复技术,提升雾霾天气下图像清晰度。 该算法基于Retinex理论,在图像去雾方面取得了显著成果,与何凯明的暗通道去雾算法相当。
  • 灰度(变为)
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    本文探讨了将灰度图像转换为伪彩色图像的技术与方法,通过特定算法赋予灰度图丰富的色彩信息,提升视觉效果和数据解析能力。 使用MATLAB对灰度bmp格式的图像进行基于先验知识的彩色增强。
  • MatlabSSR和Retinex算法在应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现SSR与Retinex两种去雾算法,并探讨其在改善图像清晰度方面的效果。 SSR、MSRCR、Retinex和暗通道四种去雾算法的Matlab实现已经亲测有效,只需更改图片名称即可直接运行,效果显著。
  • MATLAB中
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    本简介探讨在MATLAB环境下对彩色图像进行处理的技术与应用,包括读取、显示、编辑及分析等操作方法。 MATLAB在图像识别和处理领域有着广泛而经典的应用。下面我将介绍几种MATLAB算法的经典应用案例。
  • MATLAB伪
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行伪彩色图像处理,通过变换和增强技术优化图像显示效果,实现数据可视化分析。 关于伪彩色处理的课程设计包括强度分层、灰度级到彩色变换等功能。
  • Retinex快速方法
    优质
    本研究提出一种基于Retinex理论的高效图像去雾算法,旨在提升图像清晰度与视觉效果,适用于多种实际场景。 通过学习汪荣贵基于暗原色先验的Retinex去雾方法,并编写对应的Matlab去雾程序,在雾不是特别浓的情况下,该程序表现出较好的去雾效果。这里分享了完整的Matlab源码,代码中注释详尽,全部由我自己添加。
  • Canny算法方法
    优质
    本研究提出了一种改进的Canny边缘检测算法应用于彩色图像处理的方法,通过优化阈值选取和多通道信息融合技术,提高了图像细节保留与噪声抑制能力。 该代码用于彩色图像的边缘检测,主要采用Canny算法、高斯平滑滤波以及非极大值抑制等技术。
  • 数字.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了数字图像处理中的彩色图像处理技术,涵盖了色彩模型转换、颜色空间分析及图像增强等关键领域。 该文档包含《数字图像处理》(冈萨雷斯第三版)中的彩色图像处理实验内容,包括RGB转HSI、伪彩色图像处理、彩色图像滤波等内容的整个实验过程及原理解释,并提供了详细的执行代码。代码可以直接在Matlab中运行。