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。

关于该资源的详细描述，可参考本人博客https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123928119

针对非下采样金子塔(NSP)用于平移不变的剪切波变换(NSST)中不能有效捕获图像的结构信息问题,提出一种多尺度非局部均值滤波(MNLMF)和剪切波(SF)方向滤波的新变换,即利用MNLMF代替NSST中NSP分解,然后将其用到图像融合中,并将输入图像分解成不同子带.对于近似子带,采用区域像素能量(PE)与梯度能量(GE)加权和的融合规则;对于方向子带,提出基于GE与系数绝对值(CAV)混合的融合规则.同时提出了基于MNLMF与SF的图像融合算法.仿真对比实验表明,所提出的方法在视觉感知和客观质量评价两个方面具有明显的优势.

指纹增强是指纹识别系统中的关键一步,增强效果的好坏对整个指纹识别系统有着至关重要的作用。采用基于Sobel算子的方法求取方向图,并且对Sobel算子进行了补充和改进。然后基于方向滤波的指纹图像增强方法,设计一组滤波器来实现指纹图像的增强,并且通过滤波器扩展成功解决了旋转溢出问题。实验证明,该方法的对改善指纹质量十分有效。

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。