水下图像增强 为本科论文实施水下增强技术。

对水下模糊的图像用偏振的物理方法实现去雾的matlab代码，附水下图片

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

图像增强，色彩校正/恢复 EUVP数据集：，，。 （已配对和未配对的数据； FUnIE-GAN） 水下图像网：，，。 （配对数据； UGAN） UIEBD数据集：，，。 （水网） SQUID数据集： ，，。 （水下-HL） U-45：，。 （UDAE） RUIE基准：，纸张。 （RUIE-Net） 牙买加皇家港口：数据，纸张，代码。 （水甘） 虚拟潜望镜：数据，纸张。 颜色校正： 数据。 颜色恢复： 数据，纸张，代码。 TURBID数据：数据，纸张。 OceanDark数据集：数据，纸张。 SISR：单图像超分辨率 USR-248：数据，纸张，代码。 （用于2x，4x和8x训练； SRDRM，SRDRM-GAN） SESR：同时增强和超分辨率 UFO-120：数据，纸张，代码。 （用于2倍，3倍和4倍SESR和显着性预测；深度SESR） 图像分割 SUIM：数据

图像直方图均衡化算法matlab代码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，我们结合主观和客观分析，考虑了基于IFM的最新方法和基于IFM的方法的基于实验的比较评估，同时还考虑了基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法。 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建议。 我们对水下图像增强和还原的评论为研究人员提供了必要的背景，以了解这一重要领域中的挑战和机遇。 已经实施 水下图像色彩还原 DCP：使用暗通道先验去除单张图像混

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。

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。

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