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基于FFT方法的数字图像相关技术：先进的、经验证及校准的DIC工具——适用于8位、等照度、单通道与多通道图像分析...

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简介：
本研究提出了一种利用快速傅里叶变换（FFT）优化的数字图像相关（DIC）技术，专为处理8位灰度、均匀照明条件下的单或多通道图像设计。该方法经过严格验证和校准，确保了高精度与可靠性，在材料科学及工程领域展现出广泛应用潜力。 该工具用于量化一系列图像中的特征（如滑坡、冰川）随时间的位移，并检索这些特征的移动速度。输出数据包括二维CVP位移图、位移结果大小及方向，以及地理校正后的GIS地图。 此工具有以下用户： - 苏黎世联邦理工学院工程地质组 - 瑞士地震局，苏黎世联邦理工学院 - 德国马克斯普朗克太阳系研究所行星和彗星系统 请参考下列文献引用该工具: 比克尔, VT；曼科尼, A.；阿曼, F., 数字图像相关方法在大斜坡不稳定性监测中的应用。

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  • 基于FFT方法的数字图像相关技术：先进的、经验证及校准的DIC工具——适用于8位、等照度、单通道与多通道图像分析...
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    本研究提出了一种利用快速傅里叶变换（FFT）优化的数字图像相关（DIC）技术，专为处理8位灰度、均匀照明条件下的单或多通道图像设计。该方法经过严格验证和校准，确保了高精度与可靠性，在材料科学及工程领域展现出广泛应用潜力。 该工具用于量化一系列图像中的特征（如滑坡、冰川）随时间的位移，并检索这些特征的移动速度。输出数据包括二维CVP位移图、位移结果大小及方向，以及地理校正后的GIS地图。 此工具有以下用户： - 苏黎世联邦理工学院工程地质组 - 瑞士地震局，苏黎世联邦理工学院 - 德国马克斯普朗克太阳系研究所行星和彗星系统 请参考下列文献引用该工具: 比克尔, VT；曼科尼, A.；阿曼, F., 数字图像相关方法在大斜坡不稳定性监测中的应用。
  • 基于暗通道先验的单幅图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法，有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。 何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。
  • 单幅图像去雾的暗通道先验方法
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    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术，有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior（利用暗通道先验进行单幅图像去雾）是由何凯明提出的一种方法，旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响，从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。
  • 16位与8位单通道图像的直方图均衡.rar
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    本资源提供了一种针对16位和8位单通道图像进行直方图均衡处理的方法，旨在增强图像对比度并改善视觉效果。包含源代码及示例应用。 基于OpenCV的直方图均衡只能处理8位图像，但在实际应用中可能会遇到16位或更高分辨率的图像。这段代码实现了针对16位单通道图像进行直方图均衡的功能。如果需要对32位图像进行同样的操作，则可以在现有代码基础上调整灰度变换的部分即可实现目标。
  • 基于暗通道优先的图像去雾方法.zip
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    本研究提出了一种基于暗通道优先原理的图像去雾算法，旨在有效提升雾霾天气下图像的清晰度和色彩还原能力。通过优化处理，该方法能够自动去除场景中的雾霾影响，增强视觉效果，适用于多种低能见度环境下的图像改善需求。 基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，包括了源代码、论文以及测试图片。
  • 基于多尺度Retinex与暗通道的自适应图像去雾方法
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    本文提出了一种结合多尺度Retinex和暗通道先验的自适应图像去雾技术，有效改善了雾霾天气下图像清晰度。 为了解决暗通道先验算法在处理大片天空区域时复原图像效果不佳及细节信息不足的问题，本段落提出了一种基于多尺度Retinex与暗通道的自适应去雾方法。该方法首先利用Canny算子对亮度分量进行边缘检测，并结合多尺度Retinex技术消除亮度影响；然后通过交叉双边滤波优化暗通道先验理论来获取粗略估计透射率，再采用四叉树搜索算法确定全局大气光值。为了改善图像中复原结果整体偏暗且细节难以展现的问题，引入二维伽马函数校正亮度分布，从而获得更清晰自然的去雾效果。 实验表明，所提方法能够有效恢复有雾图片中的详细信息，并实现全面彻底的去雾处理。此外，算法生成的结果具有良好的色彩明亮度和平滑性特征，使图像看起来更加真实和清晰。
  • 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。
  • 基于暗通道先验的图像去雾算法研究
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    本研究探讨了一种基于暗通道先验理论的图像去雾技术，通过优化算法提高图像在雾霾环境中的清晰度和细节表现。 参数说明：I 表示待去雾的图像；J 为要恢复的无雾图像；A 是全球大气光成分，包括r、g、b三个通道的三维向量；te 代表透射率矩阵；t 则是经过滤波平滑后的透射率矩阵。首先求出每个像素RGB分量中的最小值，并将其存入一幅与原始图像大小相同的灰度图中。接着对这幅灰度图进行最小值滤波，其中滤波的半径由窗口大小决定。根据暗通道先验理论，J_dark会趋向于0。
  • 基于多通道的卷积神经网络图像识别技术
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    本研究提出了一种采用多通道输入的卷积神经网络模型，显著提升了图像识别的准确性和效率，在多种数据集上展现出优越性能。 这是一篇关于深度学习应用于图像处理的高质量文献，其中的方法比较新颖。
  • 基于Retinex理论与暗通道先验的夜间图像去雾方法
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    本研究提出一种结合Retinex理论和暗通道先验的算法，有效改善了夜间图像中的雾霾问题，增强了视觉清晰度。 夜间图像去雾技术在视频监控与目标识别等领域具有重要意义，然而当前的研究相对较少，并且现有的处理方法存在失真度高、细节模糊及稳健性差等问题。为解决这些问题，本段落结合大气散射模型以及夜晚雾天成像的特点，提出了一种基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。 具体步骤如下：首先依据Retinex理论获得夜间场景中的有雾入射光图像与反射光图像；其次通过利用暗通道先验获取无雾条件下的反射光图。接着根据夜晚雾天成像特点及有雾时的反射光信息，计算出光源位置和景深，并基于相机的工作原理推算各点到不同光源的距离之和，从而得到无雾入射光图像；最后再次利用Retinex理论进行处理以复原夜间场景中的无雾图像。 实验结果表明，所提出的算法可以有效去除夜间的雾霾现象并提升图像对比度，在去雾过程中还能显著减少色彩失真的问题。