单一水下图像增强和色彩还原 这是python实施的综合评论文章“用于水下成像的图像增强和图像恢复方法的基于实验的评论” 抽象的! 水下图像在海洋勘探中起着关键作用,但由于光在水介质中的吸收和散射,经常会遭受严重的质量下降。 尽管近来在图像增强和恢复的一般领域中已经取得了重大突破,但是还没有特别关注用于改善水下图像质量的新方法的适用性。 在本文中,我们回顾了解决典型水下图像损伤(包括一些极端退化和变形)的图像增强和恢复方法。 首先,我们根据水下图像形成模型(IFM)介绍了水下图像质量下降的主要原因。 然后,我们回顾了水下修复方法,同时考虑了无IFM和基于IFM的方法。 接下来,我们将结合主观和客观分析,同时考虑基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法,从而对基于IFM的最新方法和基于IFM的方法进行基于实验的比较评估。 从这项研究开始,我们将查明现有方法的主要缺点,并为该领域的未来研究提出
2022-04-14 10:43:23 4.07MB Python
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基于retinex与matlab的图像对比度增强算法,MATLAB,带GUI用户界面
2022-04-13 09:12:31 4.01MB matlab 开发语言 retinex 图像增强
编写程序利用函数imadjust对灰度图像pout.tif进行对比度变换,显示变换前后的图像。 编写程序对灰度图像pout.tif进行直方图均衡化,显示均衡化前后的直方图。
2022-04-11 21:05:56 1.77MB matlab 图像增强
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0积分下载,代码运行效果图见压缩包
2022-04-11 13:57:05 174KB
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这种增强算法首先依据像素的R,G,B分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像,代表场景中波长不同(长波、中波和短波)的反射光的强度;分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系,进而确定每个像素的色彩。最后,将Retinex色度空间内的色彩线性映射到RGB空间,获得经过增强的图像。通过这种方法所获得的图像具有色彩逼真度、动态范围大的特点。计算机仿真结果表明运用这种方法进行图像处理可以获得非常好的处理效果。
2022-04-11 09:42:40 90KB Retinex 明暗感觉 图像增强
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本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换与非线性各向异性扩散的方法进行含噪图像的去噪和增强。首先对含噪图像进行非下采样Contourlet分解,对每个分解层的各个子带进行非线性收缩和拉伸,以达到抑制噪声和增强图像特征的目的。然后,对去噪增强后图像的Contourlet小系数进行空间域的非线性各向异性扩散,以去除由于进行非下采样Contourlet去噪所造成的为伪Gibbs现象和 side-band效应。实验结果表明,本文方法相比于无扩散的Wavelet和Contourlet方法相比,不仅对图像进行了去噪和增强,而且有效的抑制了伪Gibbs现象和 side-band效应。
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PCNN图像增强的MATLAB程序,学习图像处理和深度学习的同学很有帮助
2022-04-09 21:47:16 52KB pcnn 图像增强
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针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。
2022-04-06 19:58:02 13.79MB 图像处理 卷积神经 特征融合 低照度图
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包含2016-2020年中的一些关于用深度学习来实现图像增强的文章和代码,共十篇,每一篇都有对应的代码与原文放同一个文件夹里。
2022-04-06 16:07:08 329.47MB 深度学习 人工智能 图像处理
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