Advertisement

用于图像光线补偿的代码

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


简介:
本代码旨在优化图像在不同光照条件下的显示效果,通过算法自动调节亮度、对比度等参数,实现最佳视觉呈现。 图像光线补偿技术是指对图像进行调整以达到理想的光照效果,从而提高其质量和可读性。这项技术广泛应用于图像处理、计算机视觉以及机器视觉等领域中。 在图像处理领域内,实现该技术通常涉及亮度与对比度的调整。通过修改RGB分量可以完成这一目标。例如,在这种情况下,我们可以通过改变R、G和B值来优化图片的光照效果。 使用Matlab代码进行光线补偿的具体步骤如下:首先读取两张真彩色图像——一张作为参考模板,另一张待处理;然后将这两幅图转换为灰度模式以便于计算亮度平均值。当两者的亮度差超过5时,进入循环调整第二张图片的RGB分量以匹配第一张。 具体而言,在这个过程中应用了以下公式来调节目标图像的颜色成分: - fR3(i,j) = round(fR2(i,j) + (R1-R2)*(r1/r2)); - fG3(i,j) = round(fG2(i,j) + (G1-G2)*(g1/g2)); - fB3(i,j) = round(fB2(i,j) + (B1-B2)*(b1/b2)); 其中,fR3、fG3 和 fB3 分别代表调整后的红色、绿色和蓝色分量;而 fR2、fG2 和 fB2 则是原始图像的相应颜色值。此外,(R1, G1, B1) 与 (r1,g1,b1) 对应于模板图的颜色平均值及方差;(R2,G2,B2),以及(r2,g2,b2)则代表待处理图片的相关数据。 最后,将这些调整后的色彩组合成新的图像,并利用Matlab的imshow函数展示出来。通过这种方法可以优化图像的质量和可读性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 线
    优质
    本代码旨在优化图像在不同光照条件下的显示效果,通过算法自动调节亮度、对比度等参数,实现最佳视觉呈现。 图像光线补偿技术是指对图像进行调整以达到理想的光照效果,从而提高其质量和可读性。这项技术广泛应用于图像处理、计算机视觉以及机器视觉等领域中。 在图像处理领域内,实现该技术通常涉及亮度与对比度的调整。通过修改RGB分量可以完成这一目标。例如,在这种情况下,我们可以通过改变R、G和B值来优化图片的光照效果。 使用Matlab代码进行光线补偿的具体步骤如下:首先读取两张真彩色图像——一张作为参考模板,另一张待处理;然后将这两幅图转换为灰度模式以便于计算亮度平均值。当两者的亮度差超过5时,进入循环调整第二张图片的RGB分量以匹配第一张。 具体而言,在这个过程中应用了以下公式来调节目标图像的颜色成分: - fR3(i,j) = round(fR2(i,j) + (R1-R2)*(r1/r2)); - fG3(i,j) = round(fG2(i,j) + (G1-G2)*(g1/g2)); - fB3(i,j) = round(fB2(i,j) + (B1-B2)*(b1/b2)); 其中,fR3、fG3 和 fB3 分别代表调整后的红色、绿色和蓝色分量;而 fR2、fG2 和 fB2 则是原始图像的相应颜色值。此外,(R1, G1, B1) 与 (r1,g1,b1) 对应于模板图的颜色平均值及方差;(R2,G2,B2),以及(r2,g2,b2)则代表待处理图片的相关数据。 最后,将这些调整后的色彩组合成新的图像,并利用Matlab的imshow函数展示出来。通过这种方法可以优化图像的质量和可读性。
  • 可运行MATLAB线程序
    优质
    本简介提供一个用于改善图像质量的MATLAB程序代码。该工具能够进行光线补偿和优化,适用于多种图像处理需求,易于运行且无需额外硬件支持。 MATLAB光线补偿图像处理代码 经测试可用 源码 m文件
  • MATLAB中线
    优质
    本段代码为在MATLAB环境下实现的光线补偿算法,旨在优化图像处理和计算机视觉应用中因光照不均引起的成像质量问题。通过调整像素值以达到更均匀的光照效果,适用于多种图像增强场景。 这是一段用MATLAB编写的图像处理光照补偿的源代码,能够实现彩色图像的光线补偿并增强其亮度。
  • 频谱压缩纤非线方法算法
    优质
    本研究提出了一种创新的基于频谱压缩技术的光纤非线性补偿算法,有效提升了长距离光纤通信系统的性能和稳定性。 信号在光纤中的传输会受到克尔非线性损伤的影响,导致频谱展宽效应的产生,并使信息泄漏到带外区域以及接收端的信息不完整。传统的非线性补偿方法主要通过反转信道传输函数来处理信号,在接收端进行校正,但效果并不理想。 为解决这个问题,我们提出了一种新的方案:首先利用优化算法找到一种可以将原始信号压缩至另一奈奎斯特带宽的伴随信号,并且该过程是在数字反向信道中完成;然后在发射端发送经过压缩处理后的奈奎斯特信号;最后,在接收端通过奈奎斯特滤波技术恢复出原来的完整信号。 仿真结果显示,这种方法相比于传统的反向传输方法具有更好的性能表现。具体而言,在长度为800公里的标准单模光纤系统中,该算法能够提供3.17分贝的误差矢量幅度增益。
  • Git_Code.rar_纤通信_通信非线性_非线_通信仿真
    优质
    本资源为光纤通信领域的研究资料,包含光通信中非线性效应及其补偿技术的相关代码与仿真数据,适用于学术研究和工程应用。 此文件为一仿真机的压缩文件,主要针对解决光通信系统传输过程中的非线性补偿问题而编写代码,能够有效补偿光纤中传输的光信号所引起的非线性效应。
  • PV500kwPQ.rar_基MATLAB伏并网无功研究_reactive power_无功装置
    优质
    本项目探讨了在MATLAB环境下进行光伏并网系统的无功功率补偿技术的研究,重点分析了容量为500KW的系统,并设计了一种新型无功补偿装置。 光伏500千瓦并网系统配备有无功补偿装置。
  • 雷达运动技术
    优质
    本研究探讨了运用激光雷达进行精确测量时,如何有效实施运动补偿技术以提升数据采集准确性。通过减少移动影响,该技术增强了环境扫描和目标追踪的应用效果。 激光雷达运动补偿是智能车辆动态背景目标检测中的一个关键步骤。本段落提出了一种基于激光雷达的运动补偿算法。首先通过四元数法求解车体在上一扫描周期与当前扫描周期之间的位姿变化矩阵。其次,根据静态场景的特点及历史激光雷达数据帧生成的数据包,利用高斯混合模型对时间坐标系下的背景进行建模。考虑到高斯混合模型在动态场景下容易失效的问题,通过运动补偿将动态背景转换为静态背景,并用该方法处理时间列表中所有历史帧,在T时刻获取到运动目标的原点特征点。然后将这些特征点与当前帧中的匹配点进一步细化以确定它们的新位置。 实验结果表明,本算法成功地对背景进行了有效的估计和补偿,适用于三维环境下实时动态目标检测的应用场景。
  • ISAR相位及成_isar.zip_ISAR飞行_flightcqi_方位向成
    优质
    本项目资源包聚焦于ISAR(逆合成孔径雷达)技术的应用与研究,涵盖了ISAR相位补偿方法、图像处理算法以及方位向成像技术等内容,旨在提升ISAR系统的成像质量和目标识别能力。 逆合成孔径雷达的MATLAB仿真包括三个小程序:包络补偿、相位补偿以及距离和方位向成像。
  • ISAR成及SAR MATLAB运动_MSRG.rar_isar matlab_sar 运动
    优质
    这段资料包含用于ISAR(逆合成孔径雷达)成像和SAR数据处理的MATLAB代码,特别关注于运动目标的补偿技术。适用于雷达信号处理的研究与学习。 关于ISAR运动补偿和SAR成像的MATLAB源程序非常有用。
  • 色彩和暗通道水下恢复
    优质
    本文提出了一种结合色彩补偿与暗通道先验的算法,有效提升水下图像的可见度及色彩还原度,增强细节表现力。 基于色彩补偿与暗通道的水下图像复原方法指出,水下与雾天图像成像机理相似;然而由于水下的光学衰减特性,传统去雾算法无法有效解决水下颜色退化的问题。因此,本段落提出了一种结合色彩补偿和暗通道原理的方法来改善这一问题。