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基于HSV颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真研究

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简介:
本研究探讨了在HSV颜色空间中应用双边滤波技术进行图像去雾和增强的方法,并利用MATLAB进行了仿真实验,验证算法的有效性。 基于HSV颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真

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  • HSVMATLAB仿
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    本研究探讨了在HSV颜色空间中应用双边滤波技术进行图像去雾和增强的方法,并利用MATLAB进行了仿真实验,验证算法的有效性。 基于HSV颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真
  • HSVMATLAB代码
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    本简介提供了一段用于实现HSV空间双边滤波以去除图像雾霾效果的MATLAB代码。此方法结合了色彩和空间信息,能有效提升去雾后的视觉质量与真实感。 HSV空间双边滤波去雾的MATLAB代码经过测试,效果良好。
  • 数字处理课程设计:MLAB改进.zip
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    本作品为《数字图像处理》课程设计项目,旨在探索基于MLAB颜色空间的改进型双边滤波算法,以优化图像去噪与边缘保持性能。 这段文字描述了各种技术项目的源码资源,包括前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发以及大数据等领域。其中涉及的技术栈有STM32、ESP8266、PHP、Linux、iOS、C++、Java和Python等。
  • HSVRetinexNet低光照
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    本研究提出了一种在HSV颜色空间下的RetinexNet模型,专门用于改善低光照条件下的图像质量,通过优化算法增强了图像的亮度和清晰度。 针对RetinexNet算法在处理低照度图像增强过程中出现的颜色失真、边缘模糊等问题,本段落提出了一种改进的RetinexNet方法。首先,利用HSV颜色空间模型中各通道相对独立的特点,对亮度分量进行增强;接着,通过相关系数使饱和度分量能够根据亮度变化自适应调整,在保持色彩稳定的同时避免图像色感的变化;最后,针对图像边缘模糊的问题,采用Laplace算法处理反射率图以实现锐化效果,从而提升细节的表达能力。实验结果表明该方法能够在增强图像细节、保持整体颜色一致性以及提高视觉质量方面取得显著成效。
  • 及Retinex矿井技术
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    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。
  • MATLABHSV同态处理
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    本研究利用MATLAB平台,在HSV色彩空间中设计并实现了同态滤波算法,有效提升了图像对比度与细节展现。 可以直接对HSV空间图像进行同态滤波处理,处理结果良好,纹理清晰。
  • 及Retinex理论
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    本文提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的图像增强技术,旨在提升图像对比度和细节表现力,适用于低光照或色彩偏差严重的图像处理。 基于双边滤波与Retinex理论的图像增强技术能够有效提升图像细节。
  • 自适应Retinex
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    本研究提出了一种基于自适应双边滤波的Retinex理论改进算法,有效提升了图像的对比度和清晰度,尤其在低光照条件下表现优异。 本段落提出了一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法来解决现有Retinex算法无法自动调节参数的问题。该方法首先采用主成份分析与Canny边缘检测技术分别实现噪声评估及边缘强度计算;接着,通过线性相关运算确定了空间几何标准差和亮度标准差这两个关键参数值;随后应用此参数估计的双边滤波手段将图像分离成照度图层与反射图层;最后对这两部分进行不同的压缩和增强处理,并重新合成一幅新的高质量图像。实验结果表明,该算法不仅能自动调整所需参数,还能显著减少光晕效应的影响。
  • MATLAB实现与仿演示
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    本项目基于MATLAB平台实现了图像双边滤波算法,并进行了详细的仿真实验和结果展示,旨在提供一种有效的降噪和平滑处理方案。 版本:MATLAB 2021a 录制了仿真操作的视频,在该软件环境下可以按照视频中的步骤重现仿真的结果。 领域:图像双边滤波 内容包括基于MATLAB的图像双边滤波算法实现及配套的操作录像,供学习参考使用。 适合人群:适用于本科生、研究生等教研人员在相关课程的学习和研究中进行参考。