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色彩补偿和暗通道技术应用于水下图像的重建。

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简介：
针对色彩补偿与暗通道的策略，本文深入研究了水下图像的复原技术。林森和白莹的研究表明，水下图像的恢复与水下和雾天成像呈现出相似之处。然而，由于水下光学衰减的固有特性，传统的去雾算法在处理水下图像中的颜色退化问题时往往表现出局限性。因此，本文致力于提出一种全新的方法，该方法基于色彩补偿与……

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  • 基于色彩补偿和暗通道的水下图像恢复
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    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。
     
  • 基于亮通道色彩补偿和融合的水下图像增强
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    本研究提出了一种结合亮通道先验与多模态图像融合技术的创新方法，有效提升水下图像的清晰度及色彩还原能力。 在水中传播的光会因为水体吸收及微粒散射而衰减，并且由于水质浊度变化以及拍摄景深不同，导致获取的图像会出现不同程度的雾化效果与色彩偏差。传统的去雾算法在这种复杂多变的情况下难以有效处理这些问题。 为解决这一挑战，提出了一种基于亮通道色彩补偿和融合策略的水下图像增强方法。该方法首先通过亮通道对原始图进行颜色校正以获得更准确的颜色补偿图像；接着应用自适应对比度拉伸技术来提升图像清晰度与对比度；最后采用多尺度融合技巧将经过上述处理后的两幅图像整合，从而生成最终的高质量水下影像。 实验结果表明，该算法能够广泛应用于各种条件下的降质水下图片，并且无需任何先验信息即可显著改善其对比度和色彩均衡性。
     
  • 基于色彩校正和暗通道先验的水下图像恢复
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    本研究提出一种结合色彩校正与暗通道先验技术的方法，有效提升水下图像的质量，旨在优化其清晰度及色彩还原。 水下图像的成像过程与雾天图像有相似之处，但由于水中光的选择性吸收及散射作用，导致水下图像出现颜色衰减并呈现出蓝绿色调。传统的去雾方法在处理这类问题时效果不佳。为解决这一难题，本段落提出了一种新的水下图像复原方法，其核心思路是先纠正颜色失真再去除背景中的散射影响。 根据光在水中传播的特性，我们设计了专门用于修正水下图像中颜色偏差的方法，并利用不同波长对应的散射系数来调整各通道透射率。此外，本段落还改进了一种背景光估计方法，能够有效避免人工光源、白色物体及噪声等因素的影响。 实验结果表明，所提出的方法在恢复场景中原有物体的颜色和去除背景中的散射方面都取得了良好的效果。
     
  • 基于暗通道的图像去雾技术
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    该研究聚焦于通过分析图像中的暗通道先验原理来提升去雾效果，旨在恢复雾霾天气下模糊不清的照片或视频，使视觉体验更加清晰明亮。 本代码基于何凯明博士提出的暗通道先验去雾理论，能够实现单幅图像的去雾处理，并取得了良好的效果。该代码可以直接在VS2015+OpenCV3.0.1环境下运行。
     
  • 基于MATLAB的彩色补偿代码 - Awesome Underwater Image Enhancement: 一系列优秀的水下图像增强技术
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    本项目提供了一系列使用MATLAB编写的彩色补偿代码，旨在优化和增强水下拍摄的图像质量，是Awesome Underwater Image Enhancement计划的一部分。 彩色补偿的MATLAB代码在水下图像增强领域表现出色。李玉峰与黄玉峰维护了一个包含优秀水下图像增强方法、论文及数据集的集合。 ### 相关工作 #### 数据集 - U45 - EUVP - DUIE - UIEB - UWCNN - 涡轮 - UW-imagenet - MHL牙买加领域 #### 论文 Marques等人于2020年提出的L2UWE框架，该方法利用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像。 Zhou等基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 Islam等人提出了一种快速水下图像增强功能以改善视觉感知。 Anwar等人于2019年发表的一篇综述，深入探讨了水下图像增强技术的研究进展。 Li等人介绍了水下图像增强基准数据集及其他相关工作。 Roznere等人的研究涉及基于模型的实时图像色彩校正，适用于水下机器人系统。 Jamadandi等人提出了一种通过小波变换进行样例学习以改善水下图像的技术。 这些文献和资源为研究人员提供了宝贵的信息与工具，帮助推进了该领域的技术进步和发展。
     
  • 基于暗通道和Retinex算法的图像去雾技术
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    本研究结合了暗通道先验与Retinex理论，提出了一种先进的图像去雾方法，旨在恢复雾霾环境中图像的真实细节与色彩。通过优化处理步骤，有效提升了去雾效果及视觉质量。 本GUI界面为图像去雾系统，并使用MATLAB实现了以下功能：1. 使用全局直方图均衡化的方法对有雾图像进行去雾处理；2. 采用Retinex算法实现给有雾图像的去雾操作；3. 利用暗通道算法来去除有雾图片中的雾霾效果。4. 对无雾图像添加模拟的大气散射效应，然后使用上述三种方法分别对其进行去雾处理，并展示最终得到的结果图。5. 通过对比直方图的变化情况，观察和分析经过不同技术手段处理前后的区别并保存这些优化过的影像文件。
     
  • 基于数字技术的彩色图像水印算法
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    本研究提出了一种基于数字信号处理技术的新型彩色图像水印算法，旨在提升信息隐藏的安全性和鲁棒性。 这是一些关于彩色图像数字水印算法的实用文章，供大家参考使用。
     
  • 基于张量分析的彩色图像水印技术
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    本研究探讨了一种新颖的彩色图像数字水印算法，采用张量分析方法增强数据嵌入的安全性和鲁棒性，在保证视觉效果的同时实现版权保护。 大多数彩色图像水印方法倾向于将水印嵌入到RGB通道中的一个或所有通道内，这种方法未能充分利用色彩图像的冗余特性，从而降低了其抵抗攻击的能力。本段落提出了一种基于张量域的新盲彩色图像水印技术，该技术全面考虑了彩色图的整体特征，并通过张量分解实现了在三个颜色通道中嵌入和扩展水印信息。 本研究的主要贡献在于探索新的张量领域以实现高效的信息嵌入与提取过程以及核心张量的最佳嵌入位置的理论证明。具体而言，首先将RGB色彩空间视为一个三维张量并进行相应的张量分解来得到核心张量；然后依据理论验证找出最优的核心张量插入点，并在此处植入水印信息；最后通过逆向的张量运算，使含有水印的信息扩散至整个彩色图像的所有通道。 实验数据表明，所提出的方法在面对常见攻击时具有更高的不可见性和更强的鲁棒性。
     
  • 基于DCT的彩色图像数字水印技术(2008年)
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    本研究提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的彩色图像数字水印算法，旨在提高水印的不可见性和鲁棒性。该方法利用了人类视觉系统的特点，在确保图像质量的同时增强了信息的安全传输和版权保护能力。 提出了一种在彩色载体图像中嵌入彩色水印图像的算法。该方法首先将载体会员图像分割成与水印图像大小相同的块；然后，在DCT变换域内，分别提取并嵌入水印图象R、G、B层的变换系数至载体图像每一块对应层中的低频系数中。在进行信息提取时，先通过逆DCT转换从带水印图像的每个分块中恢复出相应的彩色水印片段，并计算这些片段的平均值来重构完整的原始水印图象。实验结果表明该算法能够有效满足数字水印技术对不可见性和鲁棒性的需求。
     
  • 基于暗通道的去雾技术
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    该研究探讨了基于暗通道原理的图像去雾算法，通过分析雾霾环境下的图像特征，提出了一种有效去除图像雾霾影响的方法。 基于MATLAB的图像去雾算法涉及一个已有的待处理图像I(X)以及目标恢复的无雾图像J(x)。A代表全球大气光成分，t(x)表示透射率。在现有条件下，我们只知道输入图像I(X)，需要求解的目标值是J(x)。根据基本代数知识可知这是一个有无数可能解的问题。因此，在特定先验信息的基础上才能确定具体解决方案。