暗通道去雾matlab源代码脱氢表雄酮 概括 这是雾度消除算法的MATLAB源代码，该雾度消除算法使用简单的图像增强技术（例如细节增强，伽玛校正和单比例图像融合）对模糊的输入图像进行除雾。 计算流程如下： 输入图像->细节增强->伽玛校正->暗通道基于先验的权重图计算。 ->单比例图像融合->后处理->输出图像 该源代码包括所有计算步骤，但由于版权限制，自适应音调重新映射后处理除外。 运行代码 在MATLAB R2019a中执行文件mIFDH_demo.m可以并排查看模糊的结果。 定性结果 注意：通过执行此源代码获得的结果与此处显示的定性结果不同。 原因是排除了自适应音调重映射后处理。 参考 在任何与使用源代码有关的出版物中，请引用以下参考文献：

通过使用论文“Efficient Contrast Enhancement Using Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution”来增强图像的对比度。 您可以在以下位置下载： https : //in.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/4242/AGCWD.pdf和https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6336819/

大会 这是论文“ 的论文“使用具有权重分布的自适应伽玛校正有效对比度增强”的MATLAB实现代码。 此方法可增强图像的对比度 输入： -input_image: can be either gray image or colorful image -parameter : (optional) weighting parameter for the histogram can be [0,1]. Default is 0.5 输出： -enhanced_image: the result image after applying AGCWD contrast enhancement

无缝拼接显示是对媒体的大范围和高分辨率显示的有效实现； 边缘融合技术是无缝拼接显示系统的核心，也是数字光处理（DLP）的热点。 本文介绍了边缘融合的技术，并提出了改进的边缘融合算法，以消除边缘区域产生的光的区域融合，实现无缝连接。 该算法是对现有融合算法的修改，该融合算法使用两个加法参数p和a，最后将Ga​​mma运算符添加到像素亮度的进一步校正中。 实验结果表明，该算法有效消除了积分区域边缘产生的光线，图像具有良好的过渡效果，并通过信噪比降低了投影机色差的输出。

FPGA配置OV5640摄像头输出Bayer Raw图像，经过Sensor Demoasic IP(CFA)处理后产生color图像。然后对Color图像进行Gamma校正处理 。将未做过与做过Gamma校正处理的图像分别显示在液晶屏左侧和右侧

此为操作手册，需要工程的私聊。

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