论文笔记 https://blog.csdn.net/haiyanp_p/article/details/118341404?spm=1001.2014.3001.5501

用于水下图像的 clahe

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基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。

完整代码，可直接运行

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数据融合matlab代码水下图像重建 这是纸的MATLAB代码。 介绍 针对起伏的水面失真的视频序列，提出了一种新的图像恢复方法。 我们使用迭代鲁棒配准算法来消除帧中的大多数失真。 代替针对严重模糊的均值注册每个帧，首先采用补丁融合过程来丢弃失真更严重的补丁并重建高质量图像； 然后通过盲反卷积过程对融合后的图像进行模糊处理。 配准过程之后，通过健壮的主成分分析将残留的非结构化噪声消除，这称为后处理。 跑步细节 解压缩所有文档。 将所有文档添加到MATLAB的当前目录中。 运行名为main的脚本，然后等待几分钟。 所有结果都位于名为results的目录中。 注释 1，数据集可以从中获得。 2.我们的代码不包含后处理部分，可以从中找到。 作者 张震和徐扬，上海大学机电工程与自动化学院，上海，＃License 仅供学术和非商业用途，如果可以帮助您，请引用我们的论文。 用于商业用途，请联系

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

基于修正散射模型的水下图像复原，林森，白莹，由于光在水下的传输衰减特性，水下图像普遍存在对比度低、模糊和颜色失真等问题。目前的研究大多集中于背景光及介质透射率估计上

对于水下图像预处理的滤波中，采用Non-localmeans算法，其效果很好，在保持图像边缘的同时，较大程度地剔除了噪声，适合于水下颗粒噪声较明显的图像预处理?通过与中值滤波?均值滤波等常用算法对比，也证明了这一点，较大地提高了信噪比?