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图像颜色校正代码

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简介:
本代码提供了一套针对图像处理的颜色校正算法,适用于色彩偏差修正、色调调整及饱和度增强等场景,显著提升图像视觉效果。 图像色彩校正的MATLAB代码包含了多种经典的色彩校正算法。

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    本代码提供了一套针对图像处理的颜色校正算法,适用于色彩偏差修正、色调调整及饱和度增强等场景,显著提升图像视觉效果。 图像色彩校正的MATLAB代码包含了多种经典的色彩校正算法。
  • 基于CUDA加速的SIFT配准与
    优质
    本研究提出了一种利用CUDA技术加速SIFT算法进行高效图像配准及颜色校正的方法,显著提升了处理速度和精度。 两幅代码示例展示了SIFT图像配准及颜色校正的过程:一幅是标准实现,另一幅则在CUDA加速下进行操作,效率提升了近20倍。配置环境包括OpenCV 342、contrib 342、CUDA 9.2和VS2015。由于环境搭建较为复杂,在我的资源中提供了现成编译好的安装库文件以供使用。
  • 水下预处理:渐晕消除、与去雾_C++_下载
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    本资源提供C++编写的水下图像预处理代码,包括渐晕消除、颜色校正及去雾功能,旨在改善水下拍摄图片质量。 水下图像预处理包括渐晕消除、颜色校正和去雾的C++代码下载。
  • 的模拟与 Python 下载
    优质
    本资源提供了一套Python代码,用于模拟和校正双色色盲视觉效果。通过该工具,研究者和开发者能够更好地理解和解决色彩显示中的可访问性问题。 Daltonize 可以模拟三种类型的二色色盲,并调整图像以及 matplotlib 图形的调色板,以便色盲者可以感知完整的信息内容。这三种类型分别是:Deuteranopia(绿色弱视)、Protanopia(红色弱视)和 Tritanopia(蓝色弱视)。Daltonize 既可以作为命令行工具转换像素图像,也可以用作 Python 模块来模拟并纠正 matplotlib 图形中的色盲问题。
  • 全景
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    这段代码用于对拍摄的全景图片进行色彩校正处理,通过调整亮度、对比度和饱和度等参数,使图像颜色更加准确地反映真实场景。 在拍摄全景图像过程中,由于多张相邻图片的拍摄角度不同导致进光量有所差异,这些图片之间会出现颜色不一致的问题。如果不进行颜色校正,在拼接成全景图后会存在明显的色彩偏差,影响视觉效果。为此开发了本代码以解决上述问题,并采用Yingen Xiong和Kari Pulli在2010年ACM多媒体国际会议上发表的论文《Image Sequence Color Matching with Combined Gamma and Linear Corrections》中的算法进行颜色校正。
  • MATLAB偏差矫
    优质
    这段MATLAB代码提供了一套实现图像颜色校正的功能,能够有效减少和修正不同显示设备间产生的颜色差异,确保色彩的一致性和准确性。 使用MATLAB编程对给定的图像进行色彩平衡处理。假设已知位于图像中的某个像素点坐标,由于图像出现了色偏现象,该像素呈现出明显的红色特征。因此,在完成色彩平衡处理后,我们期望石头能够恢复其原本的灰色特性。
  • 技巧——运用白平衡与最大值平衡方法纠
    优质
    本文章介绍如何通过调整白平衡和最大颜色值来修正照片中的色彩偏差问题,帮助摄影爱好者掌握实用的色彩校正技巧。 采用国际标准测试图lena进行测试。分别使用白平衡法和最大颜色值平衡法进行色偏矫正。
  • 处理】利用MATLAB进行与白平衡的水下增强【附带Matlab 7227期】.mp4
    优质
    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB对水下图像进行颜色校正和白平衡调整,提升图像质量。附有实用的MATLAB代码供学习参考(第7227期)。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码供下载使用,并且经过验证可以运行,适合初学者。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 其他调用函数文件;无需单独执行。 包含程序运行结果的效果图展示。 2、该代码在Matlab 2019b版本下测试通过。如遇问题,请根据提示进行相应修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有相关文件放入Matlab当前工作目录中; 第二步,在主函数main.m上双击打开; 第三步,点击运行按钮直至程序执行完毕并显示结果。 4. 有关仿真咨询及其他服务需求,请联系博主。 具体包括但不限于以下几点: - 提供博客或资源的完整代码 - 复现期刊文章或参考文献中的内容 - 根据特定要求定制Matlab程序 - 探讨科研合作机会
  • Qt修改源
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    本项目提供了基于Qt框架实现图像颜色修改功能的完整源代码。通过直观界面调整图片色调、饱和度及亮度等参数,适用于学习和开发需求。 针对较小尺寸的图片逐点变色,可以将其变为任意RGB颜色。当然你也可以根据需要修改代码,让对应的颜色转变为想要的效果。这段代码非常简单,初学者也能轻松理解。
  • MATLAB-渐晕器(Vignetting_corrector)
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    Vignetting_corrector是一款基于MATLAB开发的图像处理工具,专注于解决图像渐晕问题。它提供了一套完整的代码解决方案,帮助用户轻松实现图像的渐晕校正,优化视觉效果。 图片校正的MATLAB代码与渐晕校正代码根据论文实现。对于MATLAB版本,我基于作者郑元杰提供的部分代码进行了修改。C++版本则由我的主管谢东海及我自己共同完成。 在使用C++版本时,请先确保正确配置了OpenCV开源库。该版本包含两个项目:一个用于生成图像的渐晕效果;另一个则是为了校正图片中的暗角问题。 对于MATLAB版本,可以通过运行demo_vignetting模块启动校正过程,并且还有一个名为Estimate的模块可以用来评估矫正的效果。具体细节请参考相关文档或论文内容。 在性能评估方面,我们主要从两个角度进行考量:首先通过C++项目Vignetting生成自定义渐晕函数与经过修正后的图像所计算出的实际渐晕函数相比较;其次按照文献中的描述,没有受到渐晕影响的图片特征也被用来作为参考标准。