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关于水下图像增强的一篇文章

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简介：
本文探讨了水下环境对图像质量的影响，并提出了一种有效的图像增强方法，以改善水下视觉效果。 本段落介绍了一篇关于水下图像增强的文章，作者来自天津大学，并发表在《信号处理快报》期刊上。文章探讨了如何改善水下环境中的视觉效果，以提高图像的清晰度和色彩还原度。研究采用了先进的算法和技术手段来解决水下成像中常见的问题，如光照不足、浑浊水质等，为水下科学研究和海洋探索提供了有力的技术支持。

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  • 关于水下图像增强的一篇文章
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    本文探讨了水下环境对图像质量的影响，并提出了一种有效的图像增强方法，以改善水下视觉效果。 本段落介绍了一篇关于水下图像增强的文章，作者来自天津大学，并发表在《信号处理快报》期刊上。文章探讨了如何改善水下环境中的视觉效果，以提高图像的清晰度和色彩还原度。研究采用了先进的算法和技术手段来解决水下成像中常见的问题，如光照不足、浑浊水质等，为水下科学研究和海洋探索提供了有力的技术支持。
     
  • 关于水下图像增强方法的研究综述.pdf
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    本文为一篇关于水下图像增强方法的研究综述。文章系统地回顾了近年来在提升水下视觉效果方面的主要技术进展，并分析了各种算法的优势与局限性，旨在为未来相关研究提供指导和参考。 本段落对水下图像增强方法进行了综述。由于受到水下环境的限制，水下图像的质量较差，因此需要进行增强处理。文章首先介绍了水下图像的特点及面临的挑战，并对其增强方法进行了分类与总结。具体来说，该文将这些方法分为传统技术和深度学习技术两大类，并对每种类型的方法做了详细的介绍和分析。最后，本段落总结了当前水下图像增强领域的研究现状以及存在的问题，并提出了未来的研究方向展望。
     
  • 关于深度学习的图像增强代码与文章
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    本项目汇集了多种基于深度学习的图像增强技术的源代码及研究成果，旨在为研究者和开发者提供一个全面的学习资源库。 这段文字描述了一组关于使用深度学习进行图像增强的研究文章及其实现代码的集合。这些资料涵盖了2016年至2020年的研究进展，并且每篇文章都配有相应的代码，所有文件被组织在同一文件夹内以便于访问和参考。
     
  • 水下图像增强的MATLAB代码-DIP作业：利用MATLAB实现水下图像增强
    优质
    本DIP作业提供了一套基于MATLAB的解决方案，专注于提升水下拍摄照片的质量。通过应用先进的图像处理技术，该代码能够有效减少水下光线吸收和散射对成像质量的影响，显著改善色彩还原度与对比度，从而让使用者获得更为清晰、真实的水下景象。 水下图像增强的Matlab代码名为UnderWaterImageEnhancementMatlabcodemine2.m。
     
  • Matlab数字图像处理论文集（27篇）聚焦于图像增强（下）
    优质
    本论文集汇集了27篇关于MATLAB环境下数字图像处理的研究文章，特别关注图像增强技术。内容深入探讨了多种算法及应用实例，为科研与工程实践提供了宝贵资源。 在图像的形成、传输或变换过程中，由于受到光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量以及相对运动等因素的影响，图像往往与原始景物之间或与其他图像产生差异。这些退化的图像是模糊不清的，难以满足观察需求，并且机器从中提取的信息会减少甚至出现错误。因此，在对图像进行分析之前，必须先改善其质量。 图像增强处理技术是图像处理领域中一类非常重要的基本技术手段。通过采用一些技术和方法来突出感兴趣的部分特征并抑制不需要的特征，从而提高图像的质量、丰富信息量，并加强判读和识别的效果。这种处理方式并不考虑导致图像质量下降的具体原因，而是有选择地强调某些特定的视觉效果或信息内容。 因此，在医学、遥感、微生物学、刑事侦查以及军事等众多科研与应用领域中，图像增强技术对于原始图像的模式识别及目标检测等方面具有重要作用。
     
  • ronghe.zip_水下图像增强与复原
    优质
    水下图像增强与复原项目专注于开发先进的算法和技术，用于改善和恢复在复杂水下环境中获取的图像的质量。通过解决光照衰减、色散及混浊问题，该项目旨在提高水下视觉信息的可用性和清晰度，促进海洋科学研究和水下考古学等领域的发展。 水下图像增强方法能够对退化的水下图像进行复原处理，但对于过于模糊的水下图像则不适用。
     
  • 基于融合技术的水下图像增强.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用融合技术提升水下图像质量的方法，通过优化算法减少水中光散射和吸收引起的图像退化问题。 水下光学图像受到水体吸收和散射光的影响，通常存在噪声干扰多、纹理特征模糊、光照斑点明显、对比度低以及颜色失真等问题。为此，基于融合算法的水下图像增强技术被提出以解决这些问题。
     
  • 基于ACE-Urcp-Retinex的水下图像增强代码
    优质
    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。
     
  • MATLAB代码实现的水下图像增强
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    本研究利用MATLAB编程实现了针对水下环境特点设计的一系列图像增强算法，旨在改善水下图像的质量和清晰度。 为解决水下及阴暗环境图像中存在的对比度低、颜色失真的问题，本段落提出了一种有效的复原与增强方法。该方法采用MATLAB系统，并结合白平衡处理、图像增强以及图像融合技术，最终实现图像清晰化的目标。整个系统的构建完整且效果显著，可以直接进行测试使用。
     
  • 利用MATLAB进行水下图像增强
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    本研究探讨了运用MATLAB软件对水下环境中的图像进行处理和优化的方法，旨在改善水下视觉效果，提高图像清晰度与色彩还原度。 基于MATLAB的四种水下图像增强算法：色彩平衡与融合、两步法增强单幅水下图像、水下图像融合以及两步法增强单幅水下图像的实现，同时通过GUI进行显示，并用PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（通用颜色质量评价指标）、UIQM（统一图像质量矩阵）、SSIM（结构相似度指数）和MSE（均方误差）五种指标进行对比。 README文档非常详细，代码能够顺利运行。如果遇到任何问题，请私聊说明具体情况。 其中算法涉及到的论文： 1. TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 2. Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 使用方法：运行gui.m文件，将待处理图像路径复制到“图像路径文本框”中（例如：F:H0307035Algorithm2inputhazed1.jpg），点击读取图像。注意路径不要带双引号或单引号‘。