白平衡、同态滤波和亮度归一化。-ITADN社区

同态滤波结合白平衡及亮度归一化

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本文提出了一种基于同态滤波、白平衡调整和亮度标准化相结合的新方法，有效改善了图像的质量与视觉效果。使用白平衡、同态滤波和亮度归一化相结合的MATLAB代码可以将夜晚拍摄的照片处理成类似于白天的效果。

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本研究探讨了利用白平衡调整、同态滤波和亮度归一化技术改善夜间摄影效果的方法，使夜景图像呈现出接近日间光线的清晰度与色彩。使用白平衡、同态滤波以及亮度归一化的MATLAB代码可以将夜晚拍摄的照片处理得与白天拍摄的效果相似。

论LED白平衡亮度的计算.pdf

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本文探讨了LED光源中实现白平衡所需的亮度计算方法，分析了不同色温下RGB三基色的配比策略，为照明和显示设备的设计提供理论支持。讨论LED白平衡亮度的计算方法有两种：一种是通过调节流经LED的电流来控制其亮度；另一种则是利用人眼视觉惰性的原理，采用脉宽调制技术实现灰度调控。对于大多数颜色的LED来说，它们的光强度与所施加电流基本呈正比关系（红色LED除外，在高电流时会出现饱和现象）。而第二种方法则是在一个足够短的时间周期内不断改变光线脉冲宽度——即占空比来达到亮度调节的目的，只要这个点亮间隔时间足够短暂、刷新频率够快的话。

关于直方图均衡化、灰度拉伸、中值滤波及同态滤波的程序

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本项目涵盖了图像处理中的关键技术，包括直方图均衡化以增强对比度，灰度拉伸优化亮度范围，中值滤波消除噪声，以及同态滤波改善光照不均问题。直方图均衡化、灰度拉伸、中值滤波和同态滤波程序的编写是一项重要的图像处理技术应用。这些方法可以改善图像的质量，使得后续分析或识别任务更加有效。直方图均衡化通过调整像素强度分布来增加对比度；灰度拉伸则通过扩展亮度范围增强细节显示；中值滤波用于去除噪声同时保持边缘信息清晰；同态滤波则是处理具有广泛光照变化的图像的有效方法，可以改善反差并减少背景光的影响。

基于亮度的平滑滤波方法

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本研究提出了一种基于图像亮度特征的平滑滤波技术，旨在有效去除噪声的同时保持图像细节，适用于多种图像处理场景。基于亮度平滑滤波在遥感图像融合中的应用提出了一种新的图像融合算法。

基于自动亮度和白平衡调节的图像拼接算法

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本研究提出一种自动亮度与白平衡调节技术下的图像拼接算法，旨在优化多视角图片融合效果，提升全景图视觉体验。基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法。

自动白平衡算法_基于动态阈值的白平衡方法

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本研究提出了一种新颖的自动白平衡算法，采用动态阈值技术优化图像处理过程中的色彩准确性，有效提升照片在各种光照条件下的自然观感。我的算法与网上的其他方法不同之处在于通过验证调整了参数设置，使其更适合处理各种畸变图像的最终成像效果。如果您的图片仍然存在亮度畸变问题，请联系我，我会告知您需要调整哪些参数以改善情况。

利用MATLAB实现低照度图像的直方图均衡化与同态滤波处理.zip

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本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于改善低光照条件下图像的质量。通过直方图均衡化和同态滤波技术的应用，可以显著提升图像对比度及清晰度。资源包含文件：设计报告word+源码对低照度图像进行灰度化处理，并计算并显示该图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图；接着，分别对该低照度图像应用直方图均衡化和同态滤波操作，并对比两种算法的结果。所有编程工作使用MATLAB完成，核心算法需独立实现，代码注释量不少于40%。计算并显示灰度直方图的步骤如下： 1. 使用MATLAB库函数rgb2gray将图像转换为灰度图像。 2. 调用自定义函数my_imhist统计每种灰度值出现的次数，并返回概率质量函数。 3. 利用MATLAB的bar函数绘制灰度直方图。

ZF与MMSE平衡滤波器

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本项目研究了一种创新性的ZF（零强迫）与MMSE（最小均方误差）相结合的平衡滤波器设计。该技术旨在优化信号处理中的干扰抑制和数据传输效率，为通信系统的性能提升提供新思路。通信原理课程中的线性均衡器设计包括ZF和MMSE两种方法。

低通滤波与同态滤波HM3.zip

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本资源包包含了关于低通滤波和同态滤波技术的教学材料，适用于深入理解图像处理中的频率域方法。包含示例代码和应用案例分析。低通滤波与同态滤波是数字信号处理中的两种重要技术，在图像处理、音频处理以及通信系统等领域有着广泛的应用。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，提供了多种设计和实现这些过滤器的方法。低通滤波作为信号处理中最基本的概念之一，旨在保留信号的低频成分，并减少或消除高频噪声。在MATLAB中，我们可以通过多个函数来实施这一过程，例如使用`fir1`设计线性相位FIR（有限脉冲响应）滤波器，或者利用Butterworth和Chebyshev方法创建IIR（无限脉冲响应）滤波器。通过调用`filter`函数，我们可以将这些精心设计的滤波器应用于信号中，实现低通效果。在设计一个合适的低通滤波器时，需要考虑截止频率、阻带衰减和过渡带宽度等关键参数。为了更好地理解所创建的滤波器特性，MATLAB中的`freqz`函数能够帮助我们可视化其频域响应，并据此调整相关设置以满足特定需求；而通过使用`impz`函数，则可以观察到该滤波器在时间轴上的表现。同态滤波是一种独特的技术手段，在此过程中信号可以在频率领域接受非线性操作，同时保持时域的线性性质。这种处理方式特别适合于那些受到不同程度失真或幅度依赖噪声影响的情况。使用MATLAB实现这一过程通常包括两个步骤：首先借助傅立叶变换将原始数据转换到频谱空间；接着对这些经过转化的数据应用特定非线性的数学函数（例如指数和对数运算），最后再利用逆傅里叶变换回到时域中。在图像去噪尤其是针对光照变化或对比度增强的场景下，同态滤波展现出了其独特优势。比如，在处理包含过亮区域导致细节丢失的照片时，可以采用基于对数函数的同态方法来恢复这些缺失的信息；通过对原始数据进行对数变换，将原本难以直接操作的部分转化为易于调整的形式，并在最后通过逆运算将其还原。相关MATLAB代码示例可能被封装在一个压缩包内（如hm3.zip），其中包含了设计和应用这两种滤波技术的具体实现。深入研究并理解这些实例有助于更好地掌握它们的实际应用方式，并能够将所学知识应用于个人项目之中。确保安装了必要的工具箱，例如信号处理工具箱，以便于支持更复杂的操作。总的来说，低通滤波与同态滤波在去除噪声、恢复细节等方面发挥着关键作用。MATLAB提供的丰富资源使得研究者和工程师能更加便捷地实现这些技术，并进行深入的分析和探索。

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