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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • MATLAB代码实现的水下图像增强
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    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。
     
  • 利用MATLAB进行水下图像增强
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    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‘。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码：三种算法实现
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    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。
     
  • 基于MATLAB的水下图像增强代码-NP-WME: NP-WME
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    NP-WME是一款基于MATLAB开发的工具箱，专门用于提升水下图像的质量。它采用先进的算法进行图像去噪和色彩校正，使细节更加清晰可见，适用于海洋生物研究、水下考古及潜艇探测等领域。 MATLAB代码用于基于自然的水下图像增强融合策略。
     
  • 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。
     
  • 水下图像处理：含图像增强MATLAB开发资源
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    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。
     
  • 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。
     
  • ronghe.zip_水下图像增强与复原
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    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。
     
  • Matlab图像增强代码分享—图像增强.m
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    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件，旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法，适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法：直方图均衡化（histogram equalization），直方图匹配（histogram matching），邻域平均（neighborhood averaging），局域增强（local enhancement）以及中值滤波（median filtering）。