水下图像拍摄存在着模糊和雾化的问题，这对于水下视觉感知和图像分析造成了很大的挑战

MATLAB实现水下图像去雾与清晰度提升
最新推荐文章于 2024-11-27 21:49:01 发布
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文章标签： 计算机视觉 图像处理 算法 Matlab
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本文探讨了水下图像存在的模糊和雾化问题对视觉感知的挑战，并分享了如何使用MATLAB进行图像处理，通过暗通道先验方法和导向滤波器估计雾浓度和透射率，实现水下模糊图像的去雾。虽然该方法不能完全消除所有问题，但能有效提高图像质量和清晰度。

水下图像拍摄存在着模糊和雾化的问题，这对于水下视觉感知和图像分析造成了很大的挑战。在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB来处理水下模糊图像并去除雾气。下面是我们的源代码和详细的解释。

首先，我们需要导入MATLAB图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

% 导入图像处理工具箱
addpath('toolbox_path'); % 替换为图像处理工具箱的路径

接下来，我们将加载水下模糊图像。

% 加载水下模糊图像
image = imread('input_i
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基于高斯金字塔的水下图像去模糊 MATLAB 仿真
2301_79326930的博客
08-06 258
然后，我们使用不同尺度的高斯滤波器对已经降采样的图像进行进一步降采样，得到更高层次的金字塔。接着，我们对金字塔进行升采样和差值，得到相应的升采样图像和残差图像。最后，我们对升采样图像和残差图像进行加权融合，得到最终的恢复图像。对高斯金字塔进行上采样和差值，得到相应的升采样图像和残差图像。高斯金字塔是指一种图像金字塔，它采用高斯滤波器进行图像降采样，并通过上采样和差值实现图像升采样。在水下图像去模糊中，高斯金字塔可以用于图像模糊的建模和恢复。对升采样图像和残差图像进行加权融合，得到最终的恢复图像。
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-23 17万+
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，水下视觉技术在海洋科学研究、资源勘探、海洋工程、军事侦察、生态保护等领域具有广泛应用。然而，水下环境的复杂性给视觉系统带来了诸多挑战。水体对光的吸收和散射作用导致图像对比度降低、颜色失真，悬浮颗粒进一步加剧了图像模糊，这些因素严重影响了目标识别的准确性。本文将深入探讨水下视觉中的关键问题 —— 模糊图像增强与目标识别，详细介绍相关理论、方法及实践案例。
Fast Underwater Image Enhancement for Improved Visual Perception（快速增强水下图像以提高视觉感知能力）
G-Howe的博客
03-15 2502
我们进行了广泛的定性和定量评估，并开展了一项用户研究，结果表明，与最先进的模型相比，所提出的模型不仅推理速度更快，而且性能不相上下，甚至更好。制定了一个目标函数，引导 G 学习如何提高感知图像的质量，从而使生成的图像在整体外观和高级特征表示方面接近各自的地面实况。在 FUnIE-GAN 中，我们将另外三个方面，即全局相似性、图像内容以及局部纹理和风格信息，与量化感知图像质量的目标联系起来。为了监督对抗训练，我们制定了一个目标函数，根据图像的整体内容、颜色、局部纹理和风格信息来评估图像的感知质量。
水下图像失真原因
ahehehehehehe6的博客
06-25 1478
除此之外，由于光在水中的散射效应也会造成水下图像成像效果不好。前向散射是指当水中物体发出的光在传输至摄像机的过程中，由于某些因素导致光线以较小的角度偏离了原定的传输方向，从而产生的散射现象。而后向散射则是背景光线照射到水中的杂质，光线会发生反射，并直接被摄像机所接收。与大气环境下不同，光在穿越水体时候存在吸收效应，不同光的吸收程度与所传输光的波长相关，该问题是造成水下图像失真的重要因素之一。蓝色分量最后，其衰减速度最慢，因此深层海域拍摄到的图像大多呈现出蓝绿色偏的现象。
9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强
DQHNB的博客
09-27 1816
当前的 UIE 算法主要通过最小化增强图像和地面真实图像之间的重建损失，在合成数据集或具有伪标签的数据集上训练深度神经网络（DNN）。但是，合成和真实的水下图像有差距，在合成图像上训练的网络在真实环境下不一定有好的表现。并且使用L1和L2损失函数，往往忽视人类感知的重要性，（L1和L2损失只关注像素级别的差异，没有考虑人类视觉系统的感知特性。人类的眼睛对边缘和纹理的变化敏感，但是对颜色变化相对不敏感。为此，可以使用感知损失或者风格迁移损失 ​），导致增强的图片不尽人意。因此，本论文提出了一个。
【水下图像增强】Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks
博观约取，厚积薄发
03-05 4161
自动水下航行器(Autonomous underwater vehicles (AUVs))依靠各种传感器——声学、惯性和视觉（acoustic, inertial and visual）——进行智能决策。由于其 非侵入性、被动性和高信息量，视觉（non-intrusive, passive nature, and high information content） 是一种有吸引力的传感方式，特别是在较浅的深度。
水下图像增强-基于语义感知纹理+结构特征协作的水下图像增强算法-附项目源码-优质项目实战.zip
最新发布
07-28
水下图像增强是一个在计算机视觉和图像处理领域中非常具有挑战性的研究课题。由于水下环境的复杂性，水下拍摄的图像常常受到光线散射、吸收、悬浮颗粒等多种因素的影响，导致图像出现低对比度、色彩失真和模糊不清等...
基于高斯金字塔和双边滤波的水下模糊图像的融合去模糊算法matlab仿真+代码操作视频
07-14
1.领域：matlab，高斯金字塔和双边滤波的水下模糊图像的融合算法 2.内容：基于高斯金字塔和双边滤波的水下模糊图像的融合去模糊算法matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于高斯金字塔和双边滤波的水下模糊图像的...
RUIE水下视觉图像数据集
06-25
在计算机视觉领域，RUIE水下图像数据集（Realworld-Underwater-Image-Enhancement-RUIE-Benchma）是极具研究价值的重要资源，尤其在水下目标检测和图像增强方面，有着极为关键的应用意义。其诞生的主要目的，是助力...
水下图像增强与复原（3）——双边滤波算法matlab/python实现
2301_79776310的博客
11-27 1471
判断是灰度图还是彩色图像if ch == 1elseendend%% 灰度图双边滤波% bfilt_gray 对灰度图像应用双边滤波% 输入:% img - 输入灰度图像% r - 滤波半径% a - 全局方差% b - 局部方差% 输出:% res - 滤波后的灰度图像count = 0;endendend%% 彩色图双边滤波% bfilt_rgb 对彩色图像应用双边滤波% 输入:% img - 输入彩色图像。
水下图像校正 watergan
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watergan 可以把空气中的正常图像通过gan网络生成水下图像
学习笔记之——水下图像增强/复原
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本博文为本人调研水下图像增强时做的一些笔记。可能整理得不是很清晰，仅仅供个人学习记录用~欢迎各位交流~ 目录 背景 研究现状（常用的方法） 非物理模型的图像增强方法 白平衡方法 直方图均衡化方法 基于Retinex的方法 基于暗通道先验的方法（去雾的方法） 基于卷积神经网络的方法 基于物理模型的图像复原方法 水下图像成像理论 水下成像系统 水下散射模型 水下退化图...
基于MATLAB的声相控阵仿真
m0_60703264的博客
04-08 1738
声相控阵是一种利用多个声学换能器协同工作来控制声波的传播方向和波束形状的技术。它在声纳、超声成像和非破坏性检测等领域有着广泛的应用。声相控阵仿真是使用计算机模型来模拟声相控阵系统的行为。它可以帮助工程师设计和优化声相控阵系统，并预测其在不同环境下的性能。
分享四种常用的水下图像增强算法
skywalkerxhx的博客
06-09 4532
水下图像常常受到水中悬浮颗粒的散射和吸收影响，导致图像中出现雾霾效果。去雾算法旨在通过估计和消除雾霾引起的图像退化，从而提高水下图像的清晰度和对比度。MSRCR算法基于多尺度的Retinex理论，通过估计图像的光照分量和反射分量来减少图像的光照不均匀性，从而改善图像的质量和视觉效果。HE是一种用于增强图像对比度的经典技术。它通过重新分配图像像素的灰度级别，使得图像中的灰度值更加均匀分布，从而增强图像的整体对比度。CLAHE是HE的改进版本，它在局部区域内应用直方图均衡化，以避免在图像中产生过度增强的噪声。
【图像增强】基于matlab HSV空间双边滤波图像去雾【含Matlab源码 067期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-06 2085
HSV空间双边滤波图像去雾 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
水下图像增强
水月寒冰的博客
08-23 6081
最近做了水下图像处理，貌似没有那么经典的水下增强方法，贴一下最近的成果吧，自我感觉良好 看完是不是想知道怎么实现的，放心吧我会守口如瓶，哈哈，继续搬砖 原图来自google， github，NASA...
水下图像复原论文总结整理
heywhaleshequ的博客
03-25 7686
来源：KOTO - kesci.com 原文链接：水下图像复原论文总结整理 点击以上链接???? 不用配置环境，直接在线运行 ​ 1. Underwater image transmission and blurred image restoration 作者： Liu, Z. S. Yu, Y. F. Zhang, K. L. Huang, H. L. 出处： Ocean Engineering...
水下图像处理---持续更新博文
三眼二郎
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1.经典的DCP原程序水下图像恢复效果较差，甚至几乎没有恢复效果 原因：水下图像存在蓝色色偏或者绿色色偏，此时其他通道的值都较小，当使用暗通道直接求景深图时 2.其他经过DCP改进的算法 3.水体光学作用 4.既然色偏，我们的DCP就不太适用了，那么我们用最亮的通道（均值最大的通道）-最暗的通道（均值最小的通道），得到深度图，取反乘以调节因子得到透射图！ 这个的科学依据：...
图像去雾去雨去模糊去噪
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水下图像去模糊：高斯金字塔与双边滤波融合算法
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