利用小波变换技术改善雾天图像清晰度，提升图像质量效果-ITADN社区

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本研究运用小波变换技术优化雾天拍摄图片的清晰度和整体质量，旨在为低能见度环境下的视觉体验提供有效解决方案。通过小波变换方法对雾天图像进行去雾处理，以实现图像增强的效果。

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本研究提出一种基于多尺度小波变换的图像处理方法，旨在有效增强图像对比度。通过精细调节不同频带内的信号强度，该技术能够显著改善低光照或复杂场景下的视觉效果和细节展现能力。基于多尺度小波变换的图像对比增强方法是一种先进的图像处理技术，它利用小波变换的多尺度、空频域分析特性来改善图像的对比度，并有效抑制噪声的影响。此方法结合了多尺度小波变换与非线性增强算法，在提升视觉效果的同时超越传统图像增强方法（如直方图均衡法和反锐化掩膜法）在客观评价指标上的表现。 ### 小波变换及其在图像处理中的应用小波变换是一种时间-频率分析工具，能够将信号或图像分解成不同尺度和方向的成分。对于图像而言，它可将其细分为不同分辨率的子图层，包括一个低频子带及多个高频子带。这种分解方式允许我们独立地处理图像的不同部分：例如对低频子带进行平滑操作，而对高频子带执行边缘增强等。 ### 多尺度小波变换的对比度提升方法 #### 图像多尺度小波分解在该对比度增强技术中，原始图首先被分割为一个低频子层和三个高频子层。此过程递归进行直至达到所需分解层级：每个子带代表图像的不同特征，其中低频包含整体轮廓与背景信息，而高频则涵盖细节及边缘数据。 #### 小波阈值去噪在对比度增强前需执行小波阈值去噪以减少噪声干扰。因为噪音通常表现为高频信号且其系数绝对值较小，通过设置一特定阈值将低于此阀值的系数置零可以去除噪音同时保留有效信息。这使图像细节更为清晰并减少了背景噪音。 #### 非线性增强处理经小波去噪后，对高频子层进行非线性增强以提升对比度、凸显更多细节。根据各子图特性调整非线性函数可优化此过程的效果，在不损失边缘信息的情况下有针对性地加强图像对比度，并避免传统方法中可能存在的过度强化噪声问题。 #### 图像重构通过逆向操作，将处理过的各个子层重新组合成完整图像即为最终增强效果。这一过程中，各子图依据小波变换规则被重组以形成改进后的图像版本。 ### 实验结果与评估实验数据显示基于多尺度小波变换的对比度提升方法在视觉质量和客观评价指标上均超越传统手段。通过对信息熵（一种衡量图像内含信息量的方法）进行比较，可以发现增强后图不仅细节更丰富且其信息含量也有所增加，这意味着图像对比度和清晰度显著提高。总之，基于多尺度小波变换的图像对比度提升技术是一种有效实用的技术，在改善图片质量的同时还能在降噪与保持细节之间取得良好平衡。此方法适用于多种应用场景如医学影像分析、遥感图处理以及日常数字相片编辑等。

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本资源包提供基于MATLAB的小波变换（LWT）工具，专注于图像处理技术，特别是利用提升小波算法优化图像的压缩与去噪效果。用MATLAB编写的提升小波算法在图像处理方面表现优异。

【图像去雾】利用直方图与Retinex算法改善低对比度图像的清晰度（附带Matlab代码）.zip

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本资源提供了一种结合直方图均衡化和Retinex理论来提升低对比度图像清晰度的方法，并包含实用的Matlab实现代码，适用于图像处理研究与学习。本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。

基于小波变换的交通图像除雾技术

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本研究提出了一种利用小波变换处理交通监控图像中雾霾影响的方法，有效提升了夜间或恶劣天气条件下的视觉清晰度和交通安全。雾天对交通出行产生了影响，并且安全出行是每个人都关心的问题。为此，提出了一种基于小波变换的交通图像去雾方法以获取更多关于含雾图像的信息。此方法首先在RGB颜色空间中进行直方图均衡处理来增强整个图像的对比度；然后，在HSV色彩空间内对V分量执行小波变换，并将分解出的低频子带通过双边滤波方式进行处理，而多个高频子带则采用非线性方式转换。接着，使用小波逆变换重新组合经过上述处理后的低频和高频子带。最后一步是将两幅图像进行线性结合以生成最终去雾效果良好的图片。实验结果显示该方法相较于其他技术能提供更丰富的信息，并且更加易于人眼观察理解。

xiaobo1rgb.rar_小波变换去雾图像增强小波去雾_小波变换去雾

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本资源介绍了一种基于小波变换的图像处理技术，专门用于提升雾霾天气下的视觉效果。通过分解与重构图像的不同频段信息，该方法能够有效去除图像中的雾气影响，增强细节和对比度，实现清晰、明亮的视觉呈现。小波变换是图像处理领域广泛应用的技术之一，在去雾和增强方面尤其有效。本段落将深入探讨其原理及其在这些领域的应用，并介绍压缩包中的“xiaobo1rgb.m”文件可能实现的具体算法。小波变换是一种多分辨率分析方法，能将复杂信号或图像分解为一系列不同尺度和位置的小波函数。由于具有局部化特性，在时间和频率域同时提供信息，它特别适合于非平稳信号的分析。在处理图像时，这种方法可以将其分解成多个细节和低频成分，每个部分对应不同的空间频率。去雾过程中，小波变换的一个重要优势在于能够区分不同层次的信息。通常情况下，雾气主要影响高频部分，并导致图像模糊不清。通过使用小波变换单独处理这些高频成分并进行恢复或增强，可以有效改善这一问题。具体而言，一种常见方法是先对图像执行小波分解，然后在各频带内分别去除雾气效应，最后重构出去雾后的清晰图像。这通常需要基于大气散射模型等理论来估计原始的无雾状态。另一方面，在进行图像增强时（即提升视觉质量），可以通过调整对比度、亮度等方式突出细节特征。利用小波变换技术可以更灵活地操作这些参数：例如，增加高频部分的小波系数权重以强调边缘和纹理；同时对低频成分实施平滑处理来减少噪声干扰。此外，还可以结合其他图像处理手段（如自适应阈值分割）进一步优化增强效果。压缩包内的“xiaobo1rgb.m”文件大概是一个MATLAB程序，实现了基于小波变换的去雾与增强功能。该代码可能包括如下步骤：读取输入图片、执行多尺度分解、对各个频带进行特定处理（如去雾或调整对比度）、重组图像并展示最终结果。通过结合理论知识和实际案例分析，可以更深入地理解小波变换在改善图像质量和视觉效果方面的作用。

通过形态变换提升医学图像质量

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本研究探讨了利用形态学方法改善医学影像清晰度与细节的技术，旨在通过图像处理技术优化医疗诊断依据。该项目展示了使用形态变换方法来增强医学图像的技术，并为了加速处理速度将结构元素的大小设定为固定值，这与论文中的做法有所不同。在医学成像领域，存在着多种模式和技术用于诊断和治疗目的以可视化人体内部结构。然而，在这些过程中最常见的问题是对比度低且存在噪声，这使得诊断过程变得非常困难。因此，图像增强技术被开发出来以改善图像质量。本研究中采用形态学变换操作来改进医学图像的对比度与清晰度。具体而言，该方法使用圆形掩模来进行顶帽和底帽变换，并通过不断调整其大小直至获得最佳效果的方式进行处理。这种迭代剥离过程能够显著提高医学图像的质量，从而有助于更准确地诊断疾病。

MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像

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本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令：为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`

改进图像清晰度的DeblurGANv2网络去模糊技术

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简介：DeblurGANv2是一种先进的深度学习模型，专门用于增强和恢复模糊或质量低下的图像。通过创新的生成对抗网络架构，该技术能够有效提升图片的清晰度与细节表现力，在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。 DeblurGAN 使用 DeblurGANv2 网络对图像进行去模糊处理，以提高图像的清晰度。

LR3M-方法：提升图像质量

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LR3M是一种创新的方法，专注于提高图像的质量。通过先进的技术手段和算法优化，它能够在保持细节的同时增强图像清晰度和分辨率，为视觉体验带来显著改进。 LR3M 该存储库包含论文“ ”的示例代码, 该论文已在TIP 2020年发表。所提议的方法通过低光增强方法（Low-light Retinex Model with Rank Regularization，简称 LR3M）同时提高图像质量并去除噪声。我们的方法框架如下：首先使用初始照明来完善最终照明；接着利用获得的照明图和输入图像S得到初步反射率图R(0)；然后根据低秩规则估计无噪反射率图；最后，在调整光照之后，依据光照和反射生成增强后的图像。先决条件原始代码已在Windows 10系统、Matlab R2017a 64位环境下测试通过。请注意,R2016b版本可能会导致错误。用法说明：这项工作是我们先前研究的扩展。我们的低秩分解部分代码是基于之前的修改而来。 demo.m文件展示了如何运行算法的一个实例。引用 @ARTICLE{9056796, author={X. {Ren}等}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, year={2020} }

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