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该文件包含mask与wallis影像图像匀光匀色算法的Matlab代码。

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简介:
通过运用mask算法和wallis算法,对影像图像进行精细的匀光匀色处理,旨在达到图像光照的均匀分布以及色彩的平衡和谐。该资源包含用于算法实现的Matlab代码,以及用于验证效果的测试影像,并附有相关的学术参考文献以供参考。

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  • MATLABMaskWallis实现.rar
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    本资源提供了一种基于MATLAB平台实现Mask与Wallis算法以进行图像亮度和色彩均匀化的方法。内容包括算法原理、代码示例及应用案例,适合于从事计算机视觉领域的研究者和技术人员参考学习。 利用mask算法与wallis算法对影像进行匀光匀色处理,使图像光照均匀、色彩均衡。内容包括matlab算法实现代码、测试影像及相关参考文献。
  • MASKWallis
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    本研究探讨了图像处理中的Mask技术及其在优化Wallis匀光算法效果方面的作用,旨在提升图像质量。 图像匀光算法实现了MASK(马斯克)和Wallis匀光算法,用于消除遥感影像中的光照不一致性。该算法使用Matlab实现。
  • 自动(程序)
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    本程序旨在实现图像处理中的自动匀光与匀色功能,通过先进的算法优化图片亮度及色彩均衡,使处理后的图像更加自然和谐。 标题中的“影像自动匀光、匀色(程序)”指的是一个专用于图像处理的软件,其核心功能是对输入的BMP格式的图像进行自动光线均匀化和颜色校正。这种技术在数字图像处理领域非常常见,目的是提高图像的整体质量和视觉效果,尤其是在原始图像存在光照不均或色彩偏差的情况下。 “自动匀光”是指通过算法调整图像中的亮度分布,使得整体亮度更加均匀。这通常涉及到对直方图的分析,并通过对像素亮度值进行统计和重新分配来确保没有过亮或过暗区域。该过程可能包括灰度级线性变换、直方图均衡化或者更复杂的光照模型。 “影像匀色”则是指调整图像的颜色一致性,消除由于拍摄条件、光源色温等因素造成的色彩差异。这可能涉及从RGB到Lab或HSV的色彩空间转换,以及应用各种颜色校正算法以确保自然一致的颜色表现。 “WALLIS MASK”标签可能指的是Wallis过滤器,在图像处理中用于增强对比度的技术。基于人眼对不同频率光敏感度不同的原理设计,这种滤波器能有效提升低对比度图像的视觉质量。 压缩包内的“DIB.dll”可能是支持程序处理设备无关位图(Device Independent Bitmap, DIB)的动态链接库文件,这是一种Windows操作系统中用于存储和交换图像格式的方式。而“ImageDodging.exe”可能为该程序执行文件,用户可以通过运行此文件来启动并使用演示版本。 由于实际项目需求限制,相关代码无法提供。不过我们可以推测这个程序包含读取、直方图分析、色彩校正以及对比度增强等基础步骤,并且可能采用了特定算法如Wallis滤波器进行优化效果处理。对于学习图像处理的初学者来说,了解这些基本概念和方法非常重要;而对于专业人士而言,则可以作为进一步研究的基础。
  • MATLABMaskWillis运管
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境下应用Mask匀光算法和Willis运算管理算法的具体实现方式及其优化效果,深入分析两种算法的工作原理及实际应用场景。 介绍两种匀光算法:mask匀光算法和willis运算管理算法,并用MATLAB编写适合初学者学习的代码。
  • ModifyUIV20181105绿免费版
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    ModifyUI 匀光匀色软件 V20181105 绿色免费版是一款专为图像处理设计的实用工具,提供高效的照片编辑功能,包括光线调节和色彩校正,帮助用户轻松实现专业级图片优化效果。 匀光匀色软件(ModifyUI)支持内部外部均光及颜色调整,采用多线程处理技术加快速度,并能完整保存文件的EXIF信息。该软件适用于JPEG、TIFF等格式的图像,特别适合无人机及其他航拍影像的后期处理。它具备以下特色: 1. 影像内部匀光; 2. 调整不同影像之间的颜色一致性(通过Photoshop调整模板图片); 3. 在实现内部均匀光照的基础上进一步进行外部色彩校正。 该软件提供绿色版本,方便用户下载使用。
  • 基于MATLAB模糊处理-高区域分类-UoA聚类...
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    本项目采用MATLAB实现了一种改进的UoA(Unsupervised Overlap-Algebra)聚类算法,专门用于分析和分类高光谱图像中的均匀区域。通过模糊处理技术增强图像特征识别精度,有效提升分类准确性与实用性,在遥感、医学成像等领域具有广泛应用前景。 本项目作为“聚类算法”课程的一部分,在2019年秋季学期进行,旨在比较不同聚类算法在土地覆盖分类任务中的表现。特别地,该项目使用了美国加利福尼亚州萨利纳斯山谷的一张图像(尺寸为150x150)来进行作物种类的无监督分类研究。每像素包含204个光谱波段的信息,并被归入八种不同的农作物类别中。 项目附带了一份详细的报告,名为《project_report_roussis.pdf》,其中详细介绍了问题背景和所采取的研究步骤。该报告包含了预处理步骤、用于比较聚类算法的框架以及对各种方法性能的一般评论等信息。此外,还测试了各算法的最佳配置与主成分分析(PCA)结合使用的效果。 在本项目中,我们评估了几种不同的聚类技术:K-均值聚类、可能的C均值聚克隆和模糊C均值聚克隆以及高斯混合模型(概率聚克隆)。某些算法是从头开始实现或基于教师提供的代码进行修改。使用的MATLAB版本为R2019b。 为了使用该项目,需要先将“code”和“data”两个目录添加到MATLAB的路径中,并运行相应的脚本段落件即可。
  • 遥感镶嵌分幅处理软
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    遥感图像匀色镶嵌分幅处理软件是一款专业的地理信息处理工具,旨在提供高效、精确的地表观测图片整合与分析服务。该软件能够自动或手动调整不同遥感影像间的色彩差异,实现无缝拼接,并支持灵活的切割和输出选项,适用于资源调查、环境监测及城市规划等多个领域。 遥感影像匀色镶嵌分幅处理软件是一款专门用于对遥感数据进行颜色校正、拼接以及裁剪的专业工具。它可以确保不同时间段或传感器获取的图像在色调上保持一致,同时还能方便地将大面积的地图分割成更小、易于管理的部分。这种类型的软件对于地理信息系统(GIS)和环境监测等领域来说是非常重要的。
  • MATLAB分块函数
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    本文章介绍了如何在MATLAB中编写和使用一个高效的图像均匀分块函数,详细讲解了算法实现及应用示例。 根据输入的图像块的高度和宽度对图像进行分割。
  • 基于分块阈值MATLAB(用于照不均分割)
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    本MATLAB代码采用分块阈值方法处理光照不均的图像分割问题,通过自适应调整各区域的分割阈值,有效改善了传统全局阈值法在复杂光照条件下的分割效果。 对一副图像进行分块阈值处理可以解决光照不均导致的分割不足问题。通过判断不同区域间的灰度差异来排除纯背景或纯物体的影响,详细原理可以在相关文章中找到。