Advertisement

MATLAB中利用多尺度Retinex算法实现图像去雾的代码——有效保持原始图像色彩

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本代码采用MATLAB实现基于多尺度Retinex的图像去雾技术，旨在增强雾霾环境下的图像清晰度同时保留其原有颜色信息。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中利用多尺度Retinex算法实现图像去雾的代码——有效保持原始图像色彩
    优质
    本代码采用MATLAB实现基于多尺度Retinex的图像去雾技术，旨在增强雾霾环境下的图像清晰度同时保留其原有颜色信息。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 【图像去雾】利用Retinex算法的Matlab代码实现.zip
    优质
    本资源提供基于Retinex理论的图像去雾效果增强Matlab代码。适用于计算机视觉与图像处理领域研究者和爱好者，帮助改善雾霾天气下的图像清晰度。 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多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【公司项目代码】MATLAB多尺度Retinex图像去雾代码，已验证可直接运行且效果佳，保持原图色彩不变.rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的多尺度Retinex图像去雾算法源码，经过测试确认可以顺利执行并获得理想效果。该程序能够有效去除雾霾影响，同时保留原始图片的真实颜色信息。非常适合从事计算机视觉、图像处理领域研究的技术人员参考使用。 【公司项目代码】基于多尺度Retinex算法的图像去雾MATLAB代码。已测试，可直接运行，并能较好地去除雾霾同时保留原图色彩。
     
  • 基于暗原色与多尺度Retinex的图像增强去雾方法
    优质
    本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案，有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。 根据作者的方法进行了一些改动后，效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法：Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF，可以处理输入的图片（支持jpg、bmp等格式），并且可调节的大气光参数能够影响结果。
     
  • 单尺度与多尺度Retinex结合彩色恢复因子的MSRCR算法在彩色图像去雾中的应用【附带Matlab源码 4390期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了MSRCR算法，一种将单尺度和多尺度Retinex与彩色恢复因子结合的方法，用于改善彩色图像的去雾效果。文件中包含实用的Matlab源代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行，并经过验证确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件），无需额外操作即可直接运行。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本上测试通过。若遇到问题，请根据提示进行修改；如需帮助，可联系博主咨询。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放入当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行按钮等待程序完成以获取结果。 4. 仿真服务 如需进一步的服务，可以联系博主咨询。具体包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供， - 学术期刊或参考文献复现支持， - Matlab程序定制开发， - 科研合作等。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB直方图与Retinex及暗通道方法实现图像去雾【附带MATLAB源码 第074期】
    优质
    本篇文章介绍了如何使用MATLAB进行图像去雾处理，结合了直方图、Retinex理论以及暗通道原理。文章提供了详细的MATLAB源代码供读者参考和学习，是第074期的分享内容。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 适用版本 Matlab 2019b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行直至程序完成并得到结果 4. 仿真咨询 如需进一步服务，可以联系博主或查看博客文章中的相关信息。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。 图像增强：同态增晰、萤火虫算法 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论，暗通道处理，偏振水下模糊处理，双边滤波处理，颜色衰减先验。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 基于多尺度Retinex与暗通道的自适应图像去雾方法
    优质
    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ZYNQ的Retinex算法实时图像去雾
    优质
    本研究利用ZYNQ平台实现高效的Retinex算法，以实现实时图像去雾处理。通过硬件与软件协同设计优化算法执行效率，提升图像清晰度和视觉效果。 雾霾天气严重影响了户外视频系统的图像质量。随着这些系统在各个领域的广泛应用，迫切需要一种能够进行实时处理的小型化嵌入式图像去雾解决方案。我们提出了一种基于ZYNQ的Retinex算法来实现这一目标，在HSV颜色空间中对亮度分量V应用Retinex算法以去除雾霾影响；该方法采用ARM+FPGA软硬件协同的方式，其中ARM负责控制功能、色彩转换以及简单的运算任务（如对数计算）；而FPGA则通过并行的高斯核函数与二维图像卷积算法来估计环境光的照度。实验结果显示，这种方法不仅能够有效改善图像质量，在处理速度、小型化程度和功耗方面也具有显著优势，并且易于嵌入及移植到不同的设备中，完全符合户外视频系统的性能需求。
     
  • 基于暗原色的图像去雾改进算法MATLAB代码
    优质
    本段MATLAB代码提供了一种针对暗原色方法的图像去雾技术改进方案，有效提升了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。 此MATLAB算法能够很好地通过暗原色先验实现图像去雾功能，并在设置容差后改进了天空部分失真的不足，从而达到了很好的图像去雾效果。