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【图像增强】利用DEHAZENET和HWD进行水下退化图像去散射处理.md

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简介：
本篇文章介绍了一种基于DEHAZENET和HWD的方法，专门用于提升水下图像的质量，通过减少水体散射效应来增强图像的清晰度与细节。 基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强方法研究

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  • 【图像增强】利用DEHAZENET和HWD进行水下退化图像去散射处理.md
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    本篇文章介绍了一种基于DEHAZENET和HWD的方法，专门用于提升水下图像的质量，通过减少水体散射效应来增强图像的清晰度与细节。 基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强方法研究
     
  • 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‘。
     
  • 利用OpenCV进行水下图像增强和修复
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    本项目运用OpenCV技术对水下拍摄的模糊、光线不足的图片进行处理，旨在通过算法提高图像清晰度及色彩饱和度，为水下摄影与科研提供技术支持。 Python, OpenCV, Math, Numpy, Sys
     
  • 05_Retinex_水下图像和去雾的Retinex图像增强源码.zip
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    本资源包含用于处理水下图像及去雾效果的Retinex算法实现源代码，适用于图像增强领域的研究与开发。 05_Retinex_retinex图像增强_水下图像_retinex_图像增强_去雾_源码.zip
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Retinex图像增强综述_图像处理_图像增强_
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    本文为一篇关于Retinex理论在图像增强领域应用的综述性文章。文中全面总结了近年来基于Retininex理论的图像增强方法，分析了其原理、优缺点及应用场景，并展望未来研究方向。适合从事图像处理与计算机视觉相关领域的科研人员参考阅读。 在图像处理领域，Retinex理论是一种重要的技术手段，尤其擅长于改善低光照条件下的图像质量。该理论基于对生物视觉系统的深入研究，模仿人眼感知光线强度的机制，并致力于提升图像亮度与对比度。 Retinex的基本思想是将图像分为亮度和色度两个部分处理：其中，亮度代表全局照明环境；而色度则反映物体本身的特征信息。通过分离这两方面内容，Retinex能够纠正光照不均的问题，从而提高整体视觉效果。常见的传统方法包括多尺度Retinex（MSR）、多尺度色彩Retinex（MSRCR）及改进版的MSRCP等，这些技术都致力于解决低光条件下图像质量不佳的问题。 例如，MSR通过在多个尺度上应用算法来捕捉局部和全局的信息变化，从而增强对比度。而MSRCR在此基础上增加了对颜色信息的关注，并进行了色彩校正以提升彩色图象的质量表现；改进版的MSRCP则进一步优化了色彩处理策略，更好地应对色差与噪声问题。 尽管Retinex技术在图像改善方面取得了一定成果，但它也面临一些挑战。比如，在某些情况下可能会过度增强特定区域从而导致过曝或伪影现象出现；此外，在复杂光照环境和深度图象中应用时其效果可能受限。因此，科研人员持续探索新的解决方案来克服这些难题。 Retinex技术在低光图像、水下图片处理以及去雾等领域均有广泛应用前景。特别是在提升水下摄影清晰度及去除大气雾霾方面显示出了巨大潜力。虽然未直接提及具体研究文献内容，但考虑到相关领域的通用性原理，可以推测Retinex理论同样可能被应用于优化这些特定场景下的成像效果。 随着技术进步与深度学习、图像恢复等现代方法的结合应用，未来Retinex在图像增强领域将会发挥更大的作用。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
     
  • 三改进图像增强.rar_MSRCR图像增强_图像增强优化_彩色图像增强_彩
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    本资源探讨MSRCR算法在图像增强中的应用，通过三种改进方法优化彩色图像的质量，提高视觉效果和信息清晰度。适合研究与学习使用。大小：约3.0MB。 本段落介绍了三种改进的图像增强算法：改进的类拉普拉斯增强算法、混合式MSRCR彩色图像增强算法以及区域自适应反锐化掩模图像增强算法。
     
  • 【图像增强】利用BIMEF进行微光图像增强的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于BIMEF算法的MATLAB代码，专门用于低光照条件下的图像增强。通过该工具包，用户可以有效提升夜间或光线不足环境中的图片清晰度与细节表现。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。