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【图像增强】运用MATLAB实现同态滤波、Retinex及模糊技术的图像增强方法【附带MATLAB源码 1013期】.md

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简介:
本文介绍了使用MATLAB进行图像增强的方法,包括同态滤波、Retinex算法和模糊技术,并提供了相关代码。适合对图像处理感兴趣的读者学习参考。 在上发布的关于Matlab的资料包含了可运行的代码,并且经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. **代码压缩包内容**: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. **适用Matlab版本**: 使用的是Matlab 2019b,如遇问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. **操作步骤**: - 步骤一:将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. **仿真咨询与服务** 如需进一步的服务,可以联系博主: 4.1 博主提供博客或资源的完整代码; 4.2 帮助复现期刊或参考文献中的内容; 4.3 提供定制化的MATLAB程序开发; 4.4 推进科研合作项目。 图像增强技术包括:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等。 去雾处理方法有:直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像的去雾以及双边滤波和颜色衰减先验模型下的去雾。

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  • MATLABRetinexMATLAB 1013】.md
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    本文介绍了使用MATLAB进行图像增强的方法,包括同态滤波、Retinex算法和模糊技术,并提供了相关代码。适合对图像处理感兴趣的读者学习参考。 在上发布的关于Matlab的资料包含了可运行的代码,并且经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. **代码压缩包内容**: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. **适用Matlab版本**: 使用的是Matlab 2019b,如遇问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. **操作步骤**: - 步骤一:将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. **仿真咨询与服务** 如需进一步的服务,可以联系博主: 4.1 博主提供博客或资源的完整代码; 4.2 帮助复现期刊或参考文献中的内容; 4.3 提供定制化的MATLAB程序开发; 4.4 推进科研合作项目。 图像增强技术包括:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等。 去雾处理方法有:直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像的去雾以及双边滤波和颜色衰减先验模型下的去雾。
  • 】利MATLAB双边RetinexMATLAB 4233】.md
    优质
    本文介绍了使用MATLAB实现图像增强的方法,结合了双边滤波和Retinex理论。文章提供了详细的代码示例(MATLAB源码),帮助读者理解和实践图像处理技术。 上传的Matlab资料包括可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 - 运行结果效果图包含在内。 2. 兼容版本 - Matlab 2019b,如遇问题请根据提示进行修改。 3. 操作步骤: 步骤一:将所有文件解压到Matlab的当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:运行程序直至完成并查看结果。 4. 仿真咨询 如有其他需求,可以联系博主或通过博客文章中的方式获取帮助。 功能包括: - 图像增强:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等; - 图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和双边滤波图像去雾,颜色衰减先验方法。
  • 】利MATLAB双边Retinex水下优化【MATLAB 6819】.md
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    本文介绍了使用MATLAB中的双边滤波技术来实施Retinex算法,以改善水下图像的质量。文中详细解释了该方法的原理和实践过程,并提供了相关的MATLAB代码供读者参考学习。 在上发布的所有关于Matlab的资料都附有对应的代码,并且这些代码均可运行并经过验证可用,非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 运行结果效果图已包含在内。 2. 支持的Matlab版本 Matlab 2019b。如果遇到问题,根据错误提示进行相应修改即可;如需更多帮助,请联系博主寻求支持。 3. 如何操作: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m 文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果; 4. 其他服务咨询 如有需要其他相关帮助或服务,请联系博主: 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序开发项目 4.4 科研合作机会 图像增强技术包括同态增晰、萤火虫算法; 此外,还有多种去雾方法可供选择:直方图均衡化结合Retinex理论的去雾处理、暗通道先验去雾、偏振水下模糊图像优化及双边滤波和颜色衰减先验模型的去雾技术。
  • 基于MATLAB
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    本研究探讨了利用MATLAB实现的同态滤波技术在图像增强中的应用,通过调整图像的光照不均问题,显著提升图像的整体对比度和细节表现。 使用MATLAB语言实现了同态滤波法对图像进行增强,效果非常好。
  • 基于MATLAB彩色
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的彩色图像同态滤波增强技术,旨在改善图像对比度和清晰度。通过频域处理优化视觉效果。 该方法适用于处理光照不均匀的图像,效果很好。
  • 】利MATLABFrangi器进行血管Matlab仿真代 2108】.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的图像处理方案,专注于使用Frangi滤波器对血管图像进行增强。包含详尽注释的代码帮助用户深入理解该技术的应用,并适合于科研与教学用途。 在上发布的Matlab资料均附有对应的仿真结果图。这些图像都是通过完整且可运行的代码生成,并经过验证适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包包含以下内容: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行后的效果截图; 2. 适用Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或者寻求博主的帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放入当前的Matlab工作目录; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行程序直至其完成并显示结果; 4. 对于仿真咨询或其他服务需求,您可以通过私信或博客文章中的联系方式与博主取得联系。 具体的服务包括: - 提供博客或资源的完整代码; - 复现期刊论文或参考文献中所用Matlab程序; - 定制化Matlab程序开发; - 科研项目合作。
  • 处理】利MATLAB偏振水下Matlab 4391】.mp4
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    本视频教程介绍如何使用MATLAB进行偏振水下模糊图像的增强技术,包含详尽的操作步骤与代码解析,并提供完整Matlab源码下载。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用,这些代码经过验证可以运行,并适合初学者学习。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件。无需额外操作即可直接运行。 2. 运行所需版本为Matlab 2019b;如遇问题,请根据提示进行修改,或寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮开始程序执行,直至得到结果。 4. 如需进一步的服务或咨询,请联系博主;服务包括但不限于: 1. 提供博客或资源的完整代码 2. 帮助复现期刊或其他参考文献中的内容 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
  • 】利MATLAB盲去卷积算恢复片【Matlab 4518】.md
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    本文章介绍如何使用MATLAB中的盲去卷积算法来改善模糊图像的质量,并提供详细的代码示例,帮助读者理解和实现该技术。适合对图像处理感兴趣的开发者参考学习。 上发布的关于 Matlab 的资料均包含可运行的代码,并且经过测试确认有效,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(m文件);无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2. 支持的 Matlab 版本为 2019b。如果在其他版本中遇到问题,请根据错误提示进行调整,或者寻求帮助解决。 3. 操作步骤: 步骤一:将所有文件放置于 Matlab 当前工作目录下; 步骤二:双击打开 main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕并获得结果。 4. 如需进一步咨询或服务,请联系博主。 例如: - 请求博客文章中代码的完整版本 - 复现期刊论文中的实验内容 - 订制 Matlab 程序开发项目 - 科研合作机会 图像增强方法包括:同态滤波增晰、萤火虫算法优化; 去雾技术有:直方图均衡化结合 Retinex,暗通道先验法,偏振水下模糊校正以及双边滤波和基于颜色衰减的预设模型。
  • 【指纹】利GaborMATLAB.zip
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    本资源提供了一种基于Gabor滤波器的先进图像处理技术,专注于提升指纹识别中的图像质量。包含详尽的MATLAB实现代码,适合研究与学习使用。 基于Gabor滤波器实现指纹增强的Matlab源码包含在名为“【图像增强】基于gabor滤波器实现指纹增强含Matlab源码.zip”的文件中。
  • MATLAB复原与:基于理想高通例代).zip
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    本资源提供了一种基于理想高通滤波的图像增强方法及其MATLAB实现代码。适用于进行图像处理的研究者和工程师,帮助改善图像质量。 在图像处理领域,图像复原与增强是两个关键概念,它们的主要目的是改善图像质量以适应人类视觉系统或进一步的分析识别需求。本资料包重点介绍了如何使用MATLAB环境中的理想高通滤波器来实现图像增强技术。 理想高通滤波器是一种基本数字信号处理工具,在高频区域允许通过而在低频区域阻止通过,从而突出显示图像细节部分并去除噪声或平滑区域。在图像处理中,这种滤波器常用于提升边缘和纹理的清晰度以增加对比度。 MATLAB作为一种强大的数值计算与可视化平台提供了丰富的图像处理函数库(如`imfilter`, `理想高通滤波器`等),使得图像处理过程变得直观且高效。在这个资料包中,“16 理想高通滤波实现图像增强”可能包含了一系列MATLAB脚本或M文件,详细演示了如何构建并应用理想高通滤波器到图像上。 我们需要理解理想高通滤波器的数学模型:其频率响应在高频区域为1,在低频区域为0。通过`fir1`函数结合适当的截止频率可以设计这样的滤波器。 接下来,我们可以通过MATLAB中的`imfilter`函数将设计好的滤波器应用于图像上,该函数接受图像和滤波器作为输入并进行卷积操作。在图像复原与增强过程中,卷积是核心步骤之一,它有助于改变图像的频谱特性以达到预期效果。 实际应用中需要注意的是滤波器大小及截止频率的选择:过大或过小可能导致图像失真;而选择不当则可能影响细节保留程度。理想高通滤波器在去除噪声的同时也可能消除重要信息,因此需要谨慎调整参数。 此外,由于其严格的边界条件(即频域内突然截止),理想高通滤波器可能会引入混叠效应,在图像边缘尤其明显。为解决此问题可以采用如巴特沃斯高通等更实用的滤波器类型,它们在频域具有平滑过渡特性从而减少混叠。 处理后的图像可以通过MATLAB中的`imshow`函数显示以观察和评估增强效果。如果有需要还可以结合其他技术(例如直方图均衡化)进一步提升视觉质量。 这个资料包提供了一个学习与实践如何使用MATLAB实现理想高通滤波器进行图像增强的实例,通过这些代码的学习理解可以掌握基本原理同时提高在该环境下的处理能力。