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基于深度学习的水下图像增强算法Python源码及数据集下载链接.zip

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简介：
本资源提供一套用于提升水下图像质量的深度学习算法，包括Python代码与训练所需的数据集。旨在改善图像清晰度、色彩还原等，便于科研和应用开发使用。 该资源包含基于深度学习的水下图像增强算法的Python源代码及数据集。所有项目代码在上传前均经过测试确认可以正常运行，请放心下载使用。 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、自动化和电子信息等领域的学习者和技术人员。该代码具有较高的参考价值，不仅适合初学者入门进阶，也可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期项目的演示材料。 对于有一定基础或对研究感兴趣的用户来说，可以在现有基础上进行修改与扩展，以实现更多功能。欢迎下载并交流学习！如果有疑问，请随时沟通。 基于深度学习实现的水下图像增强算法python源码+数据集下载链接.zip

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  • 基于深度学习的水下图像增强算法Python源码及数据集下载链接.zip
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    本资源提供一套用于提升水下图像质量的深度学习算法，包括Python代码与训练所需的数据集。旨在改善图像清晰度、色彩还原等，便于科研和应用开发使用。 该资源包含基于深度学习的水下图像增强算法的Python源代码及数据集。所有项目代码在上传前均经过测试确认可以正常运行，请放心下载使用。 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、自动化和电子信息等领域的学习者和技术人员。该代码具有较高的参考价值，不仅适合初学者入门进阶，也可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期项目的演示材料。 对于有一定基础或对研究感兴趣的用户来说，可以在现有基础上进行修改与扩展，以实现更多功能。欢迎下载并交流学习！如果有疑问，请随时沟通。 基于深度学习实现的水下图像增强算法python源码+数据集下载链接.zip
     
  • Python代码下的低光图像增强在深度学习中的应用_下载
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    本文探讨了利用Python编程语言和深度学习技术改善低光照条件下图像质量的方法与实践，提供相关代码供读者下载使用。 它包括用于通过图形用户界面运行 LLNet 的代码和模块。用户可以选择从头开始训练网络，或者使用特定的训练模型来增强多个图像。
     
  • 基于深度学习的水下图像增强方法，运用UWCNN与WaterNet网络
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    本研究提出了一种基于深度学习的水下图像增强技术，采用UWCNN和WaterNet模型，有效改善了水下成像中的退化问题，提升了图像清晰度。 深度学习（DL）是机器学习（ML）领域中的一个新方向，它使机器学习更接近于实现最初的人工智能目标。深度学习旨在让计算机能够像人类一样进行模式识别、图像和声音分析等任务，并在此过程中获得对数据的深层次理解。 在语音和图像识别方面，深度学习已经取得了显著的进步，超越了之前的传统技术。这项技术已经在搜索技术、机器翻译、自然语言处理等领域展现出巨大潜力与成果。通过模仿人的视听及思考能力，它解决了许多复杂的模式识别问题，推动人工智能领域向前迈进了一大步。 具体来说，深度学习方法主要涉及三类：卷积神经网络（CNN）、自编码器及其衍生的稀疏编码和多层预训练模型——如深度置信网络。这些技术通过逐级抽象将原始数据转化为更有意义的形式，并允许使用简单的分类算法完成复杂的任务。 传统的机器学习依赖于由人类专家设计特征，而深度学习采用“表征学习”方法自动提取有用的特征信息，从而使得分析过程更加自动化和高效。然而，由于需要大量的训练数据来优化大量模型参数，早期受限于计算能力及数据量的限制未能充分发挥其潜力。直到2006年Hinton等人提出快速计算受限玻尔兹曼机（RBM）的方法后，深度学习技术才真正开始展现出它的优势和应用价值。
     
  • 多种水下图像增强算法的源代码
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    本项目包含多种用于提升水下环境中的图像质量的算法源代码，旨在优化水下摄影及科研中常见的低光照、色散和混浊问题。 水下增强方法代码包含多种组合方式，并使用了Matlab编程语言以及传统的方法进行实现。
     
  • 基于Python的深度学习水下生物目标检测-附数据集与代码.zip
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    本资源提供了一个基于Python的深度学习框架下的水下生物目标检测项目，包含预处理的数据集和完整源码，适用于科研和教学用途。 本代码基于Python PyTorch环境编写。下载后，请参考附带的requirement.txt文件自行配置环境。 安装好所需环境之后，若需重新训练模型，则依次运行01、02、03这三个py文件；如仅使用已训练好的模型进行识别工作，则直接运行03pyqt.py即可。 以下是对各个py文件功能的简要说明： - 运行指令`python 01划分数据集.py`，将把原始数据转换为YOLO格式，并生成train.txt、val.txt以及配置文件data.yaml。 - 执行02train.py会启动模型训练过程。 - 最后运行03pyqt.py以开启PyQT可视化界面。通过点击加载图片按钮选择待识别图像，再点检测按钮即可完成识别操作。
     
  • 基于Contourlet变换及多尺度Retinex的水下图像增强方法
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    本研究提出了一种结合Contourlet变换与多尺度Retinex技术的创新算法，有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度，克服了传统方法在处理复杂背景和光照条件下的局限性。 针对水下图像对比度低、边缘模糊及噪声大的特点，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换与多尺度Retinex的增强算法。该方法首先对水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换；然后通过多尺度Retinex技术调整低频系数以提高整体对比度；接着，在各个带通子带上估计噪声，并抑制模值低于阈值的系数，同时改进神经网络中的Sigmoid函数来调节高于该阈值的系数。最后，经过非下采样Contourlet逆变换得到增强后的图像。 与传统方法相比，此算法能够有效降低水下图像中的背景噪声、提升对比度以及突出目标轮廓，并且获得了更高的对比度评估分数。
     
  • 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
     
  • 关于深度学习在退化水下图像增强中的应用研究_王越.caj
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    本文探讨了深度学习技术在改善退化水下图像质量方面的应用，通过分析现有方法的局限性，提出了一种新的增强模型。作者旨在优化水下视觉系统的性能，提高图像清晰度和细节表现力，以满足科学研究、海洋勘探及水下考古等领域的特定需求。 基于鱼群算法的函数寻优基础实例供大家学习并可直接运行。
     
  • Halcon-20.05.0.0-Windows深度学习版下载链接.txt
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    该文件提供Halcon 20.05.0.0 Windows深度学习版本的下载链接，适合需要进行机器视觉和图像处理开发的研究人员及工程师。 本段落件提供了halcon-20.05.0.0-windows-deep-learning-core.exe 和 halcon-20.05.0.0-windows-deep-learning-data.exe 的安装包的百度云下载链接。
     
  • 基于ACE-Urcp-Retinex的水下图像增强代码
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    本项目提供了一种利用ACE、Urcp和Retinex算法组合优化的方案，专门针对水下环境中的图像质量进行显著改善。通过减少混浊度并增强对比度与色彩饱和度，该技术能够有效提升水下拍摄照片及视频的视觉效果，适用于科研观测、海洋探索等领域。 基于Retinex的水下图像增强方法旨在解决由光线散射及色彩失真引起的视觉问题，从而提升水下图片的质量与清晰度。此技术模仿人类视觉系统处理图像的方式，通过分离物体表面反射光与固有颜色来实现精准的颜色感知。在应用到水下的场景中时，Retinex算法利用输入图中的颜色分布特征推断光线传播的距离，并通过多次滤波优化输出结果。 该过程运用了多种尺度和方向不同的高斯滤波器以增强图像的各个部分。简而言之，此方法通过对原始图片进行多层处理逐步消除光照与色彩之间的相互作用影响，进而恢复出更接近真实的颜色及细节信息。目前Retinex技术已被广泛应用于水下遥感、摄影等领域，并成功改善了这些场景下的成像质量。