【图像去雾】偏振水下模糊图像去雾【含Matlab源码 396期】

本文介绍了Matlab中图像增强的基本原理,包括高通/低通滤波、边缘处理以及偏振差分水下去雾方法。同时涵盖了Matlab在智能优化、机器学习(如CNN和SVM)、路径规划、无人机技术和信号处理等领域的应用示例。

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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;

🚅座右铭:行百里者,半于九十。

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⛄一、 图像增强技术简介

1 图像增强
图像增强是对图像的某些特征,如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工,将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。
图像增强是最基本最常用的图像处理技术,常用于其他图像处理的预处理阶段。
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(1)高通平滑、低通锐化;平滑模糊、锐化突出图像细节
(2)滤波器还有带通、带阻等形式
(3)根据噪声(椒盐噪声、高斯噪声…)的不同,选用不同的滤波
(4)邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域,相对应的有邻接,即空间上相邻、像素灰度相似
(5)图像边缘处理:忽略不处理、补充、循环使用
(6)目前尚未图像处理大多基于灰度图像

2 偏振差分水下去雾原理
偏振差分水下去雾原理

⛄二、部分源代码

img = imread(‘jpg6.jpg’);
% 白平衡
img1 = ColorBalance(img);
cform = makecform(‘srgb2lab’);
lab1 = applycform(img1,cform);

% 克拉赫
lab2 = lab1;
lab2(:, :, 1) = adapthisteq(lab2(:, :, 1));
cform = makecform(‘lab2srgb’);
img2 = applycform(lab2,cform);

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]李连志,邢川.基于同态滤波的平面视觉图像色彩增强算法[J].计算机仿真. 2021,38(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

### MATLAB 偏振算法实现代码 偏振技术是一种基于光学原理的图像处理方法,利用光的偏振特性来减少气对图像的影响。以下是一个基于MATLAB偏振算法实现代码示例: ```matlab function [dehazedImage] = polarizedDehaze(inputImage) % POLARIZEDDEHAZE 实现基于偏振差分成像的图像算法 % 输入参数: % inputImage - 输入的RGB图像 % 输出参数: % dehazedImage - 后的图像 % 将输入图像转换为双精度类型 inputImage = im2double(inputImage); % 分离图像的三个偏振通道(假设输入图像已经包偏振信息) I0 = inputImage(:,:,1); % 偏振角度 0 度 I45 = inputImage(:,:,2); % 偏振角度 45 度 I90 = inputImage(:,:,3); % 偏振角度 90 度 % 计算偏振度 (Degree of Polarization, DoP) DoP = abs(I0 - I90) ./ (abs(I0 + I90) + eps); % 加入eps避免除零 % 使用偏振度生成初步图像 polarizedImage = (I0 + I90) ./ 2; % 引入天空区域噪声抑制参数 beta = 0.8; % 可调参数,用于控制天空区域的噪声抑制程度 DoPFiltered = imfilter(DoP, fspecial('gaussian', [5 5], 1), 'replicate'); % 高斯滤波平滑DoP enhancedImage = polarizedImage .* (beta + (1 - beta) * DoPFiltered); % 调整图像对比度和亮度 dehazedImage = imadjust(enhancedImage, stretchlim(enhancedImage), []); end ``` 上述代码实现了基于偏振差分成像的图像算法,其中关键步骤包括偏振度计算、初步图像生成以及天空区域噪声抑制[^3]。 ### 算法说明 - **偏振度计算**:通过分离输入图像的三个偏振通道(0°、45° 和 90°),计算偏振度 (DoP),这是偏振的核心步骤。 - **初步图像生成**:利用偏振度和平均偏振强度生成初步图像。 - **天空区域噪声抑制**:通过引入参数 `beta` 和高斯滤波器平滑偏振度,减少天空区域的噪声影响[^4]。 - **对比度调整**:使用 `imadjust` 函数调整图像的对比度和亮度,改善视觉效果。 ### 注意事项 在实际应用中,需要确保输入图像偏振信息,并根据具体场景调整参数 `beta` 的值以优化效果。 ---
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