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图像增强技术:基于MATLAB同态滤波、Retinex和模糊算法的图像提升(包含MATLAB源程序,第1013期)。

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简介:
提供的资料,包括在和武动乾坤平台上传的代码,均已进行验证,确认可直接运行且经过亲测,非常适合初学者使用。这些代码包含了主函数(main.m)以及其他辅助的m文件,并且附带了运行结果的示意图。 第二版代码的运行环境为Matlab 2019b。如果运行过程中出现任何错误,请根据系统提示进行相应的调整。若您在修改过程中遇到困难,欢迎通过私信与博主取得联系寻求帮助。 3、执行操作流程 首先,请将所有相关文件放置至Matlab的工作目录中。随后,双击打开名为“main.m”的文件。接着,点击“运行”按钮,等待程序完成计算后获取最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他服务,欢迎通过私信与博主联系,或扫描博客文章底部附着的QQ名片。 4.1 博客或资源的完整代码的提供 4.2 学术期刊或相关文献的实验结果重现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 科研领域的合作项目 图像增强技术:包括同态滤波图像增强、萤火虫算法图像增强等; 图像去雾技术:涵盖直方图均衡化结合Retinex理论的图像去雾、暗通道图像去雾以及偏振水下模糊图像去雾等方法,此外还包含双边滤波图像去雾和利用颜色衰减先验知识的图像去雾技术。

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客服
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  • 】运用MATLAB实现Retinex【附带MATLAB1013】.md
    优质
    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。
  • MATLAB
    优质
    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。
  • 】利用MATLAB实现双边Retinex【附带MATLAB码 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。
  • MATLAB彩色
    优质
    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。
  • 双边Retinex矿井
    优质
    本研究提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的新型矿井图像增强方法,旨在优化低光照条件下的视觉效果,提升细节清晰度和对比度。 本段落提出了一种结合双边滤波与多尺度Retinex算法的图像增强方法,以克服传统双边滤波导致细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈情况下产生光晕伪影的问题。该方法首先通过小波分解将原始图像分为高频和低频系数部分;随后对低频系数应用了结合多尺度Retinex与双边滤波的处理方案,而高频系数则采用软阈值滤波技术进行优化;最后利用离散小波反变换获得增强后的图像,并对其局部对比度进行了自适应加强。实验结果显示,该方法能有效改善图像的颜色失真问题,保留更多细节并提升对比度,在后续特征提取中具有潜在的应用价值。
  • MatlabRetinex代码
    优质
    本代码实现基于Matlab的Retinix算法进行图像增强处理,旨在改善图像对比度和清晰度,适用于多种光照条件下的图片优化。 该压缩包包含图像增强方法之一的Retinex算法的Matlab代码,并带有一定注释。
  • MATLAB
    优质
    本研究探讨了一种利用模糊集合理论在MATLAB平台上进行图像增强的新方法,有效改善了图像的视觉效果和质量。 基于模糊集的图像增强方法使用MATLAB编写,包括程序代码和图片示例。该方法在提高图像质量方面表现出色。
  • 多尺度Retinex
    优质
    本研究探讨了基于多尺度Retinex算法的图像增强方法,通过优化色彩校正和对比度提升,有效改善图像质量。 在MSR算法的增强过程中,分别对图像的红、绿、蓝通道进行计算,并通过加权求和的方式得到最终结果。然而,在这一过程中,可能会引入噪声,导致局部区域色彩失真,影响物体的真实颜色表现及整体视觉效果。为解决这个问题,通常会采用带有色彩恢复因子C的多尺度算法来改善图像质量。