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ronghe.zip_水下图像增强与复原

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简介：
水下图像增强与复原项目专注于开发先进的算法和技术，用于改善和恢复在复杂水下环境中获取的图像的质量。通过解决光照衰减、色散及混浊问题，该项目旨在提高水下视觉信息的可用性和清晰度，促进海洋科学研究和水下考古学等领域的发展。 水下图像增强方法能够对退化的水下图像进行复原处理，但对于过于模糊的水下图像则不适用。

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  • ronghe.zip_水下图像增强与复原
    优质
    水下图像增强与复原项目专注于开发先进的算法和技术，用于改善和恢复在复杂水下环境中获取的图像的质量。通过解决光照衰减、色散及混浊问题，该项目旨在提高水下视觉信息的可用性和清晰度，促进海洋科学研究和水下考古学等领域的发展。 水下图像增强方法能够对退化的水下图像进行复原处理，但对于过于模糊的水下图像则不适用。
     
  • 利用OpenCV进行水下图像增强和修复
    优质
    本项目运用OpenCV技术对水下拍摄的模糊、光线不足的图片进行处理，旨在通过算法提高图像清晰度及色彩饱和度，为水下摄影与科研提供技术支持。 Python, OpenCV, Math, Numpy, Sys
     
  • 利用Python实现水下图像增强与色彩还原
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    本项目利用Python编程语言开发算法，针对水下环境特有的光照衰减和色散效应，设计并实现了图像增强及色彩校正技术，有效改善了水下拍摄照片的清晰度和真实感。 水下成像图像增强及恢复方法的Python实现摘要：在海洋探测领域，水下图像是至关重要的数据来源。然而，由于光在水中传播过程中受到吸收与散射的影响，这些图像的质量通常会显著下降。尽管最近关于图像处理技术的研究取得了重大进展，但针对改善水下成像质量的方法仍需进一步探索和完善。 本段落回顾了当前用于提升受损的典型水下影像的技术方法，并涵盖了极端退化情况下的解决方案。首先，我们从物理模型的角度解释了导致水下图像品质下降的关键因素；随后，详细探讨了几种常用的恢复技术，并将其区分为不依赖于成像模型（IFM）的方法和基于IFM的方法。 接下来，通过实验对比分析了两种主流的图像恢复策略——无IFM方法与基于IFM方法。在评估过程中引入先验参数估计算法以提升基于物理模型的技术效果，并结合主观评价及客观指标进行综合考量。这项研究不仅揭示了一些现有技术方案中的不足之处，还为未来的研究方向提供了建设性的建议。 通过本项工作，研究人员可以更好地理解水下图像增强与恢复领域面临的挑战和潜在机遇。为了实现这一目标，需要完成特定的运行环境配置，并按照指示将原始图像放置于指定文件夹内以供处理程序读取及输出结果至另一个预设位置。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码-DIP作业：利用MATLAB实现水下图像增强
    优质
    本DIP作业提供了一套基于MATLAB的解决方案，专注于提升水下拍摄照片的质量。通过应用先进的图像处理技术，该代码能够有效减少水下光线吸收和散射对成像质量的影响，显著改善色彩还原度与对比度，从而让使用者获得更为清晰、真实的水下景象。 水下图像增强的Matlab代码名为UnderWaterImageEnhancementMatlabcodemine2.m。
     
  • MATLAB中的图像复原与增强技术
    优质
    本教程深入讲解了在MATLAB环境下进行图像复原和增强的技术，包括去噪、锐化及滤波等方法，旨在帮助读者掌握图像处理的核心技能。 系统地学习和掌握MATLAB图像复原和图像增强技术。
     
  • 利用MATLAB进行水下图像增强
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB软件对水下环境中的图像进行处理和优化的方法，旨在改善水下视觉效果，提高图像清晰度与色彩还原度。 基于MATLAB的四种水下图像增强算法：色彩平衡与融合、两步法增强单幅水下图像、水下图像融合以及两步法增强单幅水下图像的实现，同时通过GUI进行显示，并用PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（通用颜色质量评价指标）、UIQM（统一图像质量矩阵）、SSIM（结构相似度指数）和MSE（均方误差）五种指标进行对比。 README文档非常详细，代码能够顺利运行。如果遇到任何问题，请私聊说明具体情况。 其中算法涉及到的论文： 1. TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 2. Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 使用方法：运行gui.m文件，将待处理图像路径复制到“图像路径文本框”中（例如：F:H0307035Algorithm2inputhazed1.jpg），点击读取图像。注意路径不要带双引号或单引号‘。
     
  • MATLAB代码实现的水下图像增强
    优质
    本研究利用MATLAB编程实现了针对水下环境特点设计的一系列图像增强算法，旨在改善水下图像的质量和清晰度。 为解决水下及阴暗环境图像中存在的对比度低、颜色失真的问题，本段落提出了一种有效的复原与增强方法。该方法采用MATLAB系统，并结合白平衡处理、图像增强以及图像融合技术，最终实现图像清晰化的目标。整个系统的构建完整且效果显著，可以直接进行测试使用。
     
  • MATLAB图像复原与增强技术：利用低通滤波进行图像增强（第13章）.zip
    优质
    本资料探讨了使用MATLAB实现图像复原与增强的技术，重点介绍了通过低通滤波器来提升图像质量的方法。适合对数字图像处理感兴趣的读者深入学习。 Matlab图像复原和图像增强技术：使用低通滤波实现图像增强的技术分享在一个名为“13 低通滤波实现图像增强”的ZIP文件中。
     
  • 水下图像处理：含图像增强MATLAB开发资源
    优质
    本项目提供了一系列用于水下图像处理的MATLAB工具和代码，重点在于图像增强技术，旨在改善水下环境中的视觉效果。 用于水下图像的CLAHE技术可以有效改善低光照条件下的图像质量，增强对比度并保留细节。这种方法通过对局部区域进行直方图均衡化处理来减少噪声的影响，特别适用于提升水下摄影或海洋探测中获取的图片清晰度和可读性。
     
  • 基于图像增强和复原的去雾图像系统
    优质
    本研究致力于开发一种先进的去雾图像技术，通过结合图像增强与复原方法，旨在提高雾霾天气下图像的质量和清晰度。该系统能够有效去除大气中的散射效应，恢复细节信息，为视觉感知提供更为准确的环境描述。 使用MATLAB实现；包含GUI界面；采用至少一种基于图像增强的去雾算法；采用至少一种基于图像复原的去雾算法。