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偏振图像_清水.zip

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简介：
本资料包包含一系列经过处理的偏振图像，旨在清晰展示不同物体或场景在特定光线条件下的偏振特性。适用于科研、教学和工业应用。 偏振图像可以通过在单反相机上安装并旋转偏振片来获取三个不同角度的图像。

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  • 偏振图像_清水.zip
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    本资料包包含一系列经过处理的偏振图像，旨在清晰展示不同物体或场景在特定光线条件下的偏振特性。适用于科研、教学和工业应用。 偏振图像可以通过在单反相机上安装并旋转偏振片来获取三个不同角度的图像。
     
  • 偏振.zip_偏振合成_偏振图像_偏振度_偏振强度
    优质
    本资料包涵盖偏振技术的核心内容，包括偏振合成、偏振图像处理及偏振度与偏振强度分析，适用于科研与教学。 可以实现偏振图像合成以获得强度图像、偏振度图像等。
     
  • 偏振椭圆与偏振角分析_四偏振图像及偏振角图像_pianzhen.zip
    优质
    本资源包提供了一组用于研究光的偏振特性的数据集，包括四个不同视角下的偏振图像和一张偏振角度分布图。通过这些数据可以深入分析光线的偏振椭圆及其偏振角的变化特征。 该算法能够实现图形裁剪，并将0°、45°、90°、135°四角度的偏振图像合成强度图像、偏振度图像、偏振角图像以及椭圆偏振率图像。
     
  • pianzhen.zip_水下图像_偏振去雾_使用Matlab的偏振去雾_水下环境下的图像还原
    优质
    本项目提供了一种基于偏振技术改善水下图像清晰度的方法，并通过MATLAB实现偏振去雾算法，以恢复和增强水下拍摄物体的颜色与细节。 对水下模糊图像使用偏振物理方法实现去雾的MATLAB代码，并附带水下图片。
     
  • DOP_ZIP_Polarization_偏振_偏振度_偏振度计算_图像获取
    优质
    本项目专注于开发用于计算和分析图像中偏振信息的软件工具，特别关注于偏振度的测量与展示。通过先进的算法处理，实现从图像数据中提取有价值的偏振特性，为科学研究提供精确的数据支持。 根据采集到的偏振图像，利用计算机编程计算偏振度。
     
  • 偏振度与偏振强度在图像融合中的应用_qzw3.zip_softlyiu9_偏振融合
    优质
    本研究探讨了偏振度和偏振强度在图像融合技术中的作用，通过分析不同场景下的实验数据，验证其在提升图像质量、增强细节显示方面的有效性。 实现偏振图像的偏振度和偏振相角的融合，并将融合后的结果与强度图像进行进一步融合，然后比较梯度等信息。
     
  • 基于全局估计的水下偏振图像处理算法
    优质
    本研究提出了一种创新的水下偏振图像处理算法，采用全局估计方法有效改善了水下成像质量，显著提升了图像清晰度和色彩还原度。 为了实现高偏振度(HDOP)水下目标的清晰成像,分析了传统水下偏振成像模型，并基于Schechner模型提出了新的算法。该新算法以偏振度定义为基础，对后向散射光偏振度进行全局估计，特别考虑到了目标反射光的偏振度。通过在不同浓度浑浊水体中拍摄三种不同类型的目标来进行实验验证。经过复原处理后的图像质量得到了显著提升：与Schechner原算法相比，新方法使增强测度值提高了90%以上，并且图像灰度的平均梯度、标准差和信息熵也都有所增加。此外，该偏振成像复原算法不仅适用于表面粗糙的低偏振度(LDOP)水下目标，对表面光滑的目标同样有效。
     
  • 【图像处理】基于偏振技术的水下模糊图像增强【附Matlab代码 4391期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用偏振技术改善水下模糊图像质量的方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。 在Matlab领域上传的视频都有配套的完整代码，并且这些代码都经过验证可以正常运行，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他的调用函数（其他m文件）。不需要额外的操作来生成运行结果或效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误，请根据提示进行修改，或者寻求帮助解决疑问。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行该程序直至完成并查看结果。 4. 如果需要更多服务，可以咨询博主。具体包括但不限于： 1. 博客或资源完整代码提供 2. 期刊或参考文献复现 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作
     
  • 偏振图像的采集与处理
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    《偏振图像的采集与处理》一书聚焦于偏振成像技术的研究进展，涵盖理论基础、实验方法及应用实例，为科研工作者和学生提供了深入学习和研究的宝贵资源。 我正在研究图像亚像素级配准算法。由于我的课题所用的图片没有标准版本，在试验新算法时需要对一些标准图进行水平或垂直方向上的偏移操作。我发现现有的许多工具只能实现整像素级别的偏移，而我希望将图片的偏移量精确到亚像素级别，例如2.5、0.5甚至更小如0.43。请问有没有人能提供一份实现这种精度偏移的代码或者分享一下具体的思路？作为新手，在此先表示万分感谢。
     
  • 偏振成像（Polarization Imaging）
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    偏振成像是利用光波的偏振特性进行图像采集和处理的技术，广泛应用于光学遥感、生物医学检测及材料分析等领域。 偏振成像是利用光的偏振特性来获取或增强图像的技术，在自然界中有重要的应用价值，因为自然界的光线通常是部分偏振的。通过测量光波的偏振状态，可以获得传统灰度或彩色成像系统无法提供的信息，例如物体表面的物理特性和背景结构。 这种技术的基本原理涉及光学场的部分偏振性质，这是许多从事图像采集和处理的专业人士所熟悉的领域。然而，在过去这一方面的潜力并未得到充分认识。直到最近，一些研究开始改变这种情况，其中包括Garlick和Steigman的专利以及Walraven的工作。Garlick与Steigman提出了一种设备可以实时生成偏振比率图像；而Walraven则采用摄影采集并离线处理的方式来构建偏振图。 值得注意的是，偏振成像不仅限于单参数方法。文章中还介绍了多参数斯托克斯矢量成像的概念，这种技术能够从光学场提取更多信息，并转化为人类视觉系统可理解的彩色图像。感知空间模型被用来讨论如何利用这些信息创建易于解读的彩色显示。 此外，通过运用感知空间模型可以定义用于构建和展示多参数图的关键阈值标准，这使我们能更有效地将测量到的数据转换为视觉上的体验，从而提供了一个重要的理论基础来支持这一技术的应用和发展。 尽管偏振成像并不是一个全新的概念，在图像处理领域的广泛认知与应用还相对有限。由于对如何利用偏振信息完整地表征图像了解不足导致了这种情况。然而，随着研究的深入和技术的进步，越来越多的专业人士开始认识到这项技术在获取额外视觉信息上的独特优势。结合现代光学、图像处理和计算机视觉等技术进步，偏振成像有望在未来的研究中发挥更大的作用，并为提高图像分析精度提供重要的工具。