在水下拍摄的图像通常会遭受质量下降的问题，例如对比度低，细节模糊，颜色偏差，照明不均匀等。作为图像处理和计算机视觉中的重要问题，水下图像的恢复和增强是是许多实际应用所必需的。 在过去的几十年中，水下图像的恢复和增强已经吸引了越来越多的研究工作。 然而，仍缺乏对相关成就和改进的全面，深入的调查，尤其是水下图像数据集的调查，这是水下图像处理和智能应用中的关键问题。 在本次博览会中，我们首先总结了120多项有关水下图像恢复和增强的最新进展的研究，包括技术，数据集，可用代码和评估指标。 我们分析了现有方法的贡献和局限性，以促进对水下图像恢复和增强的全面了解。 此外，我们对五种水下场景中的代表性方法进行了详细的客观评估和分析，从而验证了这些方法在不同水下条件下的适用性。 最后，我们讨论了水下图像恢复和增强的潜在挑战和未解决的问题，并提出了未来可能的研究方向。

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水下图像增强matlab代码 MATLAB code for A Natural-based Fusion Strategy for Underwater Image Enhancement

彩色补偿的matlab代码很棒的水下图像增强 作者：李玉峰，黄玉峰 1说明 很棒的水下图像增强方法的集合。 维护论文，代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 U45 [] EUVP [] DUIE [] UIEB [] UWCNN [] 涡轮[] Uw-imagenet [] MHL，牙买加领域[] 2.2论文 2020年 Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Zhou等，基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 [][代码] Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Islam等人，《快速水下图像增强功能可改善视觉感知》。 [] [] 2019年 Anwar等人，“深入研究水下图像增强功能：一项调查”。 [] [] Li等人，《水下图像增强基准数据集及其他》。 [] [] Roznere等人，水下机器人基于模型的实时图像色彩校正。 [] [] Jamadandi等人的“基于样例的水下图像增强技术”通过小波校正变换进行了增强。 [] [] Song等人，“利用

水下图像增强matlab代码水下图像增强 这包含了增强水下图像的代码，这是我课程的一部分，我在以下研究论文的帮助下执行了该任务：Codruta O. Ancuti 的 Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement，Cosmin Ancuti， Christophe De Vleeschouwer 和 Philippe Bekaert 在 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 上发表。 27，没有。 2018 年 1 月 1 日。相同的代码使用 MATLAB 完成，并在名为 code.m 的文件中，用于测试的图像包含在图像文件夹中。

图像增强的matlab代码 水下图像增强 水下图像增强算法，三个工程均为MATLAB版本，分别为三个会议论文的源代码，

水下图像增强matlab代码BSc_Underwater_Image_Enhacement 这是 Repository 包含用于我的 BSc 论文水下图像增强的 Matlab 代码。 注意：代码最初不是我个人从头开始构建的。 我只是将它用于我的研究目的，并进行了一些小的调整。

针对水下和阴暗环境图像存在的对比度低和颜色失真等情况，提出一种面下水下和阴暗环境图像的复原及增强方法。包含MATLAB系统和一个说明的ppt 使用白平衡处理，图像增强，再进行图像融合达到了图像清晰的目的。系统完整，效果很好，可以直接测试。

为提升水下图像的增强效果，提出了一种基于金字塔注意力机制和生成对抗网络(GAN)的水下图像增强算法。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码解码结构并引入特征金字塔注意力模块，多尺度金字塔特征与注意力机制的结合可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能；判别网络采用类似马尔科夫判别器的结构。此外，通过构建包含全局相似性、内容感知和色彩感知的多项损失函数，使增强后的图像与参考图像的结构、内容和色彩保持一致。实验结果表明，所提算法增强的水下图像在清晰度、颜色校正和对比度上都有所提升。其中，在SSIM、UIQM和IE指标上的平均值分别为0.7418、2.9457和4.6925。在主观感知和客观评价指标上，所提算法的实验结果均优于对比算法。

通过SRCNN进行水下图像增强 一种水下图像增强方法和相应的图像超分辨率算法。 使用的算法： 图像增强技术。 超分辨率卷积神经网络 Retinex算法伽玛校正。 黑暗先验。 进一步阅读：使用SRCNN.pptx进行水下图像增强 SRCNN训练模型：my_modelSRCNN.h5 用于实施的参考文件：Underwater2.pdf