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水下图像增强融合算法-Underwater Image Fusion：MATLAB实现

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简介：
本项目采用MATLAB开发，专注于研究和实现水下图像增强与融合技术。通过先进的图像处理方法提升水下照片清晰度及色彩还原效果，为海洋科学研究提供技术支持。 underwater_image_fusion：水下图像增强融合算法-MATLAB

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  • 水下图像增强融合算法-Underwater Image Fusion：MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB开发，专注于研究和实现水下图像增强与融合技术。通过先进的图像处理方法提升水下照片清晰度及色彩还原效果，为海洋科学研究提供技术支持。 underwater_image_fusion：水下图像增强融合算法-MATLAB
     
  • 水下影像增强融合算法-MATLAB.zip
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    该资源为一款针对水下图像质量进行优化和增强的MATLAB工具包，包含了多种先进的图像处理与融合算法，适用于提升水下摄影及科研数据的质量。 水下图像增强融合算法-matlab.zip包含用于处理水下图像的代码。该文件提供了在MATLAB环境中实现的水下图像融合技术的相关源码。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码 - Underwater Image Enhancement: 适用于课程项目...
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    这段MATLAB代码专为水下图像增强设计，旨在提升水下摄影和视频的质量。它通过算法减少混浊效应、改善色彩表现，并优化对比度，非常适合教学项目使用。 水下图像增强的MATLAB代码用于提高水下图像的质量。这是我的课程作业的一部分，并参考了Codruta O. Ancuti等人在《IEEE Transactions on Image Processing》上发表的研究论文《Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement》，作者包括Cosmin Ancuti、Christophe De Vleeschouwer和Philippe Bekaert，发表于2018年。该代码使用MATLAB编写，并保存在一个名为code.m的文件中。用于测试的图像则存放在一个单独的文件夹内。
     
  • Matlab边缘增强代码-ImageEnhanceViaFusion: Java实现的水下图像与视频融合增强方法
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    本项目提供了一个基于Java实现的水下图像和视频融合增强工具，采用MATLAB进行边缘增强处理，旨在提升水下视觉效果。代码位于Matlab边缘增强系列之一的ImageEnhanceViaFusion项目中。 在新创建的存储库中提供了一种Matlab边缘增强代码用于融合水下图像以进行色彩校正与对比度提升。此算法由Cosmin Ancuti于2012年在其论文《通过Fusion增强水下图像和视频》中提出，介绍了利用融合原理来改进水下图像及视频的新策略。 该方法仅需从降级版本的图像中得出输入数据和权重指标，并不需要特定硬件或对场景结构的具体了解。具体来说，它定义了两个用于处理原始水下图象/帧的颜色校正与对比度增强版作为两种输入源；同时提供了四张权重量化图以提升远距离物体在散射及吸收介质中的可见性。 此策略为单图像方法，并通过执行有效的边缘保留降噪来支持相邻帧之间的时间连贯性。最终，这种融合框架能够降低噪声水平、改善暗区曝光度以及提高整体对比度的同时显著增强最精细的细节和轮廓。 Matlab版本实现同样包含于该项目中，用于展示这种方法的效果与应用潜力。
     
  • 基于融合技术的水下图像增强.pdf
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    本文探讨了一种利用融合技术提升水下图像质量的方法，通过优化算法减少水中光散射和吸收引起的图像退化问题。 水下光学图像受到水体吸收和散射光的影响，通常存在噪声干扰多、纹理特征模糊、光照斑点明显、对比度低以及颜色失真等问题。为此，基于融合算法的水下图像增强技术被提出以解决这些问题。
     
  • Single-Underwater-Image-Enhancement-and-Color-Restoration: 单一水下图像...
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    本文提出了一种针对单一水下图像增强与色彩复原的方法，旨在改善水下成像质量，恢复自然色彩。通过先进的算法和技术手段，有效去除混浊效应和色偏问题，使图像更加清晰、逼真。该方法在实际应用中具有广泛前景。 水下图像在海洋探索领域扮演着至关重要的角色。然而，在水介质中的光吸收与散射现象导致这些图像的质量显著下降。尽管近年来有关于图像增强和恢复技术的重大进展，但专门针对改善水下成像质量的方法尚未得到充分研究。 本段落旨在回顾并评估用于解决典型水下图像损伤问题的最新方法，包括极端退化情况下的修复策略。文章首先基于水下图像形成模型（IFM）概述了影响水下图像质量的主要因素。接着，我们系统地分析和比较了现有无IFM依赖的方法与利用IFM进行改进的技术。 随后章节中，我们将通过主观评价及客观测试相结合的方式对这些方法进行全面评估，并特别关注在基于先验信息的参数估计算法方面的工作进展。这项研究揭示了当前技术的主要局限性，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解和建议。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码：三种算法实现
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB环境下的水下图像增强方案，通过三种不同的算法实现对水下图片去噪、复原。适合于研究和学习使用。 这段文字描述了三组MATLAB代码，它们分别用于实现三个会议论文中的水下图像增强算法。这些工程都是针对水下图像进行处理的，旨在提升其视觉效果和质量。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码-DIP作业：利用MATLAB实现水下图像增强
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    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。
     
  • 水下图像增强融合算法的MATLAB实现源码及全套设计文档（高分项目）
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    本项目提供一套完整的水下图像增强与融合算法解决方案，包括详尽的设计文档和基于MATLAB的源代码。旨在提升水下成像质量，适用于科研与工程应用需求。 本资源提供水下图像增强融合算法的MATLAB实现源码及全部设计资料（高分项目）。所有源码已在本地编译并通过测试，评审分数达到98分。项目的难度适中，并且内容已经过助教老师的审核确认，能够满足学习、毕业设计、期末大作业和课程设计的需求。如有需要可以放心使用。