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matlab哈士奇代码ChannelImpulseResponse 描述： 该项目的目的是在您选择的用例场景中提供Chanel脉冲响应图。 该文件夹提供了Matlab函数以及使用它的示例。 “ getCIR.m”函数导入由光线跟踪器生成的CIR值。 在我们的案例中，这是Remcom的Wireless InSite。 示例文件“ exampleGetCIR.m”显示了如何将Matlab函数与该软件包中提供的少量输入文件一起使用。 Matlab功能说明： 该函数提取光线追踪器输出处提供的接收功率值和相位值，并生成两个曲线图（Rx功率与时间的关系，以及相位值与时间的关系）。 唯一的输入要求是包含这些值和接收器灵敏度阈值的文件。 到达接收器的多径分量的接收功率电平和相位值可以通过使用信道探测仪和各种天线的测量来获得，或者可以使用射线追踪器进行估算。 输入文件中的数据组织在Matlab函数“ getCIR.m”的标头中描述。 示例说明： “ exampleGetCIR.m”文件显示了如何通过应用此文件夹中传递的输入文件之一来使用“ getCIR.m” Matlab函数。 输入文件涉及室内用例场景

由于水体对光的吸收和散射作用, 水下图像往往存在对比度低、细节模糊和颜色失真等问题, 为此提出一种基于场景深度估计和白平衡的水下图像复原方法。首先, 采用Sobel边缘检测和形态学闭运算将水下图像中与场景深度相关的块分离, 对RGB通道与场景深度的变化关系进行回归分析, 以得到场景深度图像并估计水下背景光; 其次, 对衰减严重的颜色通道取其逆通道, 以修正透射率估计; 然后, 通过逆求解水下光学成像模型来消除后向散射; 最后, 改进白平衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变, 得到复原后的水下图像。与典型的4种水下图像复原方法进行主客观评价比较, 实验结果表明, 该方法可以有效地提升低质量、低照度的水下图像的细节清晰度和色彩保真度, 恢复真实的视觉效果。

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