水下图像增强：基于DEHAZENET和HWD的水下散射图像增强附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-03-22 14:08:53 发布
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本文介绍了如何利用DEHAZENET深度学习模型和HWD直方图加权技术增强水下散射图像。通过Matlab代码示例展示从读取图像到去雾、直方图加权再到动态范围压缩的过程，以提高水下图像的对比度和细节，提升图像处理任务的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

水下图像增强：基于DEHAZENET和HWD的水下散射图像增强附Matlab代码

水下图像增强是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。由于水下环境中的散射和吸收效应，水下图像往往具有低对比度、模糊不清和色彩失真等问题。为了改善水下图像的视觉质量和提高图像处理任务的准确性，许多图像增强算法被提出。本文将介绍一种基于DEHAZENET和HWD（Histogram Weighting and Dynamic Range Compression）的方法，该方法能够有效地增强水下散射图像的质量。

DEHAZENET是一种用于去雾的深度学习模型，可以通过学习大气散射模型来恢复清晰的图像。HWD是一种直方图加权和动态范围压缩的技术，用于增强图像的对比度和细节。将这两种方法结合起来，可以有效地处理水下散射图像，提高图像的视觉质量。

以下是基于DEHAZENET和HWD的水下散射图像增强的Matlab代码示例：

% 读取水下散射图像
image = imread('underwater_image.jpg'
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基于Matlab的DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强
2301_79325657的博客
08-09 228
本文首先对水下图像进行预处理，包括颜色空间变换、亮度补偿和白平衡等操作，在此基础上，将DEHAZENET和HWD相结合，对图像进行去雾和去散射处理。DEHAZENET是一个使用深度卷积网络的图像去雾模型，可以有效地消除图像中的雾霾，恢复出原始清晰的图像。本文针对水下图像中的散射问题，提出了一种基于Matlab的DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强方法。在提高图像清晰度和可视度的同时，保持了原始的细节和纹理信息，在水下环境中具有广泛的应用前景。% DEHAZENET去雾。
【图像增强】DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强【含Matlab源码 087期】
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12-26 687
DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像处理】水下图像融合增强附Matlab代码
最新发布
matlab_daizuo的博客
03-22 944
水下图像由于受到光线吸收和散射的影响，常常呈现出对比度低、色彩失真、细节模糊等问题，严重影响了水下环境的观测、海洋资源的勘探以及水下工程的开展。因此，水下图像增强技术一直是研究的热点，其目的是改善水下图像的视觉质量，提高图像信息的可读性和可用性。在众多的增强方法中，图像融合技术凭借其能有效整合多种图像信息，显著提升增强效果的优势，受到了广泛关注。本文将围绕水下图像融合增强展开讨论，梳理其研究进展，并展望未来发展方向。一、水下图像退化模型与增强挑战在深入讨论水下图像融合增强之前，有必要了解水下图像的退化机理。
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01-10 1831
DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
水下图像融合增强（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
01-14 960
针对水下光的吸收和散射作用，水下图像往往存在颜色失真、对比度低、细节模糊等现象，提出了一种新的水下图像增强算法。首先，以颜色校正的方式改进了一种基于暗通道先验(DCP)的水上图像增强方法，使其可以更好地用于水下图像，并将增强后的图像作为图像融合的一个输入。与其他方法的比较结果表明，利用所提方法增强的图像具有更自然的外观、更高的清晰度、更多的细节和边缘信息，所提方法对水下图像有良好的增强效果。随着海洋探测、水下机器人等技术的不断发展，对高质量水下图像的需求日益增加，因此，水下图像融合增强技术显得尤为重要。
基于Matlab水下图像去散射
qq1744828575的博客
05-30 539
一、项目背景与意义水下图像获取技术在海洋资源勘探、水下考古、生物研究等领域发挥着至关重要的作用。然而，由于水下环境的特殊性，如光的散射和吸收，导致获取的水下图像往往存在清晰度低、对比度差等问题，严重影响了图像的质量和应用价值。因此，研究水下图像去散射技术，提高水下图像的清晰度和对比度，具有重要的实际意义和应用价值。二、项目目标本项目旨在利用Matlab软件平台，结合图像处理技术和深度学习算法，开发一种高效的水下图像去散射方法，以提高水下图像的清晰度和对比度，为相关领域的研究提供有力的技术支持。
【图像增强】基于matlab DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强【含Matlab源码 087期】.mp4
02-21
优快云佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
【图像增强】基于matlab DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强【含Matlab源码 087期】.md
10-14
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白；...图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾
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。
05-07
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用深度学习方法DEHAZENET和HWD（Horizontal, Vertical, and Diagonal）方向滤波器组来处理水下图像的去雾与增强问题。这是一个针对MATLAB 2021a或更高版本的测试案例，旨在展示...
【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强
qq_59747472的博客
08-29 83
去散射和边缘增强是解决水下图像的对比度严重衰减、颜色偏差和边缘模糊等问题的关键步骤。这篇论文提出了一种较好的水下图像增强的方法。首先使用经过端到端训练的卷积神经网络去测量输入图片，同时以自适应双边滤波器对传输图片进行处理。接着提出一种基于白平衡的策略来消除图片的颜色偏差，用拉普拉斯金字塔融合获得无雾和色彩校正图像的融合结果。 最后，输出图像被转换为混合小波和方向滤波器组（HWD）域，用于去噪和边缘增强。 实验结果表明，该方法可以消除颜色失真，提高水下图像的清晰度。 clc; clear; addpath
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的水下图像增强及目标检测算法研究与应用（下）
qq_36130719的博客
05-01 925
从表中可以看出，在URPC数据集上，本文算法⑽在URPC数据集上获得了最优的UIQM和NIQE得分，这表明，本文算法得到的增强图像在量化上的。本文基于MWCNN提出了改进型的水下图像增强模型，和S，其中C和W分别表示其输入的通道数和宽度（长宽一致），C1用于控制输出 的通道数，S用于控制输出的尺寸，BTNK1是一个可以改变输入的特征的通道数和。中1个分支进行2次全连接操作，作为全连接头，随后利用全连接头进行回归分类，另1个分支先进行两次卷积操作在进行全连接操作，作为卷积头，随后利用卷积头对。
生成用于水下图像增强的深度图和传输图matlab代码.zip
03-18
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
数据融合matlab代码-underwater-image-reconstruction:使用鲁棒配准重建失真的水下图像
05-22
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
基于MATLAB的DehazeNet和HWD的水下散射图像增强
Byte_O_O的博客
09-11 165
本文介绍了基于MATLAB的DehazeNet和HWD（Haze Weighting Derived）的水下散射图像增强方法，以提高水下图像的质量。HWD方法基于图像的颜色和对比度信息，通过计算散射权重来抑制散射效应，并增强图像的细节。DehazeNet是一种基于深度学习的图像去雾算法，它可以有效地去除图像中的雾霾、散射和噪声。在上面的代码中，我们首先导入了DehazeNet模型，该模型是使用ONNX格式训练的。接下来，我们使用DehazeNet模型对图像进行去雾处理，并得到增强后的图像。
基于MATLAB的声相控阵仿真
m0_60703264的博客
04-08 1553
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。
基于DehazeNet的图像去雾实现及matlab代码
2301_79325339的博客
08-08 777
图像去雾是对被雾、霾等因素影响的图像进行处理，使得处理后的图像更加清晰和真实。本文详细介绍了基于DehazeNet实现图像去雾的方法，并提供相应的matlab代码。通过深度学习模型的训练和优化，可以很好地去除图像中的雾霾，提高图像质量。2.网络结构设计：根据DehazeNet的原理，设计相应的网络结构，包括卷积层、反卷积层等。5.去雾处理：将含有雾霾的图片输入至已训练好的DehazeNet中，得到去雾后的图片结果。4.模型评估：使用测试数据集进行模型评估，得出模型的性能指标，并作出相应的调整。
【图像增强】Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Network(UGAN)论文理解
qq_36926037的博客
10-08 7913
摘要   自主式水下航行器（AUV）依赖于各种传感器——声学、惯性和视觉——进行智能决策。视觉由于其非侵入性、被动性和高信息量的特征是一种有吸引力的传感方式，尤其是在较浅的水下深度。然而光的折射和吸收、水中的悬浮颗粒以及颜色失真等因素的存在，严重影响了水下视觉数据的质量，水下图像往往出现噪声和失真。因此依靠视觉传感器的AUV面临着艰巨的挑战，在视觉驱动的任务上表现不佳。   本文：   提出了一种使用生成式对抗网络（GAN）提高水下视觉场景质量的方法；使用最近提出的方法（Cycle GAN）生成用于水下图像
matlab点扩散函数代码,点扩散函数（Point Spread Function）
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weixin_30073141的博客
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定义：对光学系统来讲，一物面点光源通过光学系统所成的像的三维光强分布，称为点扩散函数(PSF)。由于光的波动性及其与它所通过光学系统的相互作用，入射光存在衍射或散射现象，产生了衍射极限，即物面上的理想点在像面上不再为理想点。在数学上点光源可用δ函数(脉冲)表示，输出像的光强分布叫做脉冲响应，所以点扩散函数就是光学系统的脉冲响应函数，是一种光学系统成像性能客观定量的评价指标。在非相干照明成像系统(如...
水下图像去雾增强技术：DEHAZENET与HWD滤波器组
资源摘要信息:"基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强" 在现代海洋科学研究与水下探索任务中，水下图像去雾与增强是一项具有挑战性的任务。由于水下环境中的光照条件复杂且受到多种因素影响，如水体...
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