基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）

最新推荐文章于 2025-01-14 17:41:01 发布
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本文介绍了利用Hough变换和分数阶变分PDE实现图像去雨的算法，包括图像导入、预处理、雨滴检测、去除雨滴及结果展示等步骤。提供了Matlab源码，有助于读者理解和应用该方法。

基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）

图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE（Partial Differential Equation）的图像去雨算法，并提供相应的Matlab源代码。

算法步骤如下：

  1. 导入图像
    首先，我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab的imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像，以简化处理过程。
% 导入图像
img = imread('rainy_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img)
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【图像处理】基于Hough变换结合分数阶变分PDE实现图像去雨含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-01 763
1 简介 图像处理过程中,保持图像的边缘,纹理等重要结构特征是非常重要的.要保持这重要的图像信息,在图像处理时就要对图像中的卡通,边缘,纹理及噪声等不同成分进行区分和处理,也就需要对图像的不同成分进行合适的数学建模. 本论文结合图像去噪问题的研究,利用小波分析理论与方法,函数空间图像建模理论与方法以及新的数学工具如分数阶导数等,探索对图像中的不同成分的新的建模方法,并在此基础上利用正则化理论和方法,算子分裂法,变分法等提出新的图像去噪变分PDE模型和算法.论文结合图像去噪提出的基于分数阶变分PDE的图像建
【Matlab图像处理】Hough变换+PDE图像去雨【含GUI源码 811期】
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一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab图像处理】Hough变换+PDE图像去雨【含GUI源码 811期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013. [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013. [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清
使用L0梯度最小化技术从静止图像中去除雨水：去除雨水的Matlab代码-matlab开发
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编写了 Matlab 代码以使用 Lo 梯度最小化技术成功去除雨水。 怎么跑？？ 1.解压并把文件夹“Rain Pixel”放在Matlab的路径下2. 运行 Rain_Removal_GUI.m 3. 从“Bangalore Rain”文件夹中选择一张图片。 接下来，单击“删除雨水”按钮并观察结果。 4.接下来运行Verify.m以使用HOG+SVM方法验证所提出的技术代码基于我的论文： https : //www.researchgate.net/profile/Manu_Bn2/publication/295235499_Rain_Removal_From_Still_Images_Using_L0_Gradient_Minimization_Technique/links/56c847aa08ae96cdd06acb6f PPT下载链接： https : //www.resear
matlab代码加法-DID-MDN:使用多流密集网络进行密度感知的单幅图像去雨（CVPR2018）
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matlab代码加法DID-MDN 使用多流密集网络的密度感知单图像去雨 ， []（CVPR'18） 我们提出了一种新颖的基于密度感知的多流密集连接的卷积神经网络算法，称为DID-MDN，用于联合降雨密度估计和除雨。 所提出的方法使网络本身能够自动确定雨量密度信息，然后有效地去除由估计的雨量密度标签指导的相应雨斑。 为了更好地表征具有不同尺度和形状的雨条纹，提出了一种多流密集连接的排水网络，该网络可有效利用不同尺度的特征。 此外，将创建一个新的数据集，其中包含带有雨水密度标签的图像，并将其用于训练建议的密度感知网络。 @inproceedings{derain_zhang_2018, title={Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network}, author={Zhang, He and Patel, Vishal M}, booktitle={CVPR}, year={2018} } 先决条件： Linux Python 2或3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuD
基于Matlab图像去雨处理系统
2301_79810943的博客
05-28 1295
一、项目背景与意义在图像处理领域，图像去雨技术对于改善图像质量、提高视觉感知和后续处理任务的准确性具有重要意义。尤其在无人驾驶、安防监控、航空航天等领域，图像去雨技术能够显著提高图像的清晰度和可读性，从而增强系统的性能和可靠性。因此，开发一个基于Matlab的图像去雨处理系统具有重要的实际应用价值。二、系统概述本项目旨在利用Matlab平台，结合计算机视觉和图像处理技术，开发一个高效、准确的图像去雨处理系统。该系统能够自动检测并去除图像中的雨滴或雨线等噪声，从而恢复出原始的清晰图像。
图像去雾+图像去雨（matlab+python）
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11-04 1951
图像去雾+图像去雨（matlab+python）
【图像分割】基于matlab形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）图像分割【含Matlab源码 154期】
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01-23 1223
形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）图像分割 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【图像处理】matlab GUI Hough变换+PDE图像去雨（带面板）【含Matlab源码 811期】.zip
06-18
这个资源，"【图像处理】matlab GUI Hough变换+PDE图像去雨（带面板）【含Matlab源码 811期】.zip"，包含了一个基于MATLAB的图形用户界面（GUI）应用，用于执行Hough变换以及使用偏微分方程（PDE）进行图像去雨操作...
【图像处理】 GUI Hough变换+PDE图像去雨【含Matlab源码 811期】.zip
11-05
在图像处理领域，Hough变换和偏微分方程（PDE）图像去雨是两种常用的技术。这个压缩包文件提供了关于这两个主题的详细实践教程，包括Matlab源代码，帮助用户深入理解并应用这些方法。 Hough变换是一种特征检测技术...
图像去雨:MATLAB图像增强之图像去雨处理(第5期)
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MATLAB图像增强之图像去雨处理 1. 引言 2. 图像去雨的基本原理 3. 基于物理模型的去雨方法 3.1 经典去雨算法 3.2 MATLAB实现 4. 基于深度学习的去雨方法 5. 结论
何恺明图像去雾Matlab代码
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何恺明等人研究出的基于暗通道的经典图像去雾算法，不仅可以还原图像的颜色和能见度，同时也能利用雾的浓度来估计物体的距离。 (The classic fog removal algorithm based on dark channel, which was developed by He Kaiming and others, not only can restore the color and visibility of images, but also can estimate the distance of objects by using the concentration of fog.)
用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的
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用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior
去雨算法（python代码）
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主要是用于去除雨点的代码，效果非常好，是用python写的
基于深度学习的图像去雨（附tensorflow代码）
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提出一种基于深度学习（卷积神经网络）的图像去雨框架，取得的效果优于已经存在的绝大多数方法
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matlab小波三级分解代码视频和单幅影像的除雨研究 ，吴宜晨，李明翰，赵倩和 引文 @article{WangA, title={A Survey on Rain Removal from Video and Single Image}, author={Wang, Hong and Wu, Yichen and Li, Minghan and Zhao, Qian and Meng, Deyu}, journal={arXiv preprint arXiv:1909.08326}, year={2019} } 雨滴的物理性质 宝石学性质 Foote等人，高处雨滴的终极速度（JAMC1969） Beard et al。提出了一种雨滴平衡形状的新模型（JAS1987）。 亮度特性 雨滴的光度模型（技术报告，哥伦比亚大学，2004年），Garg等 Garg等人的《视觉与雨水》（IJCV2007） 色性通过结合时间和色度特性去除视频中的雨水（ICME2006），Zhang等人 时空性 视频中的降雨模拟（TAS2003），Starik等 基于色度特性的像素时间分析，用于去除视频中的雨水（CI
基于Matlab GUI的Hough变换和PDE图像去雨
2301_79326891的博客
09-13 220
为了改善降雨图像，本文将介绍一种基于Matlab GUI的方法，结合Hough变换和PDE（偏微分方程）技术来实现图像去雨。在去雨问题中，我们可以使用PDE来填充雨滴所在的区域，以恢复图像的细节。这种方法可以帮助我们恢复图像的细节和清晰度，提高图像的可视化效果。在去雨问题中，我们可以利用Hough变换来检测图像中的雨滴形状。通过设定适当的填充参数，可以将检测到的雨滴区域填充为背景或与周围像素相似的值，从而实现去雨效果。在进行Hough变换后，我们可以通过设定适当的阈值来检测图像中的雨滴。
【图像处理】Hough变换+PDE图像去雨（带面板）【含GUI Matlab源码 811期】
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Hough变换+PDE图像去雨（带面板） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
图像去雨算法（基于卷积网络）
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卖火柴的小男孩
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图像去雨算法文章：https://pdfs.semanticscholar.org/bf10/3b3ea90f0d032d1d73dbb83ae41731ee006f.pdf相应的代码和论文 http://www.icst.pku.edu.cn/struct/Projects/joint_rain_removal.html首先雨图像的通用模型为：其中O为捕捉到的图像，B为背景图像，是雨条纹的图像。...
基于Hough变换和分数阶变分PDE的图像去雨算法
2301_79330513的博客
08-09 190
该算法通过Hough变换提取出图像中的直线信息，然后使用分数阶变分PDE方法对图像进行去雨处理，最后将去除的直线信息重新加入到去雨后的图像中。针对这个问题，研究人员提出了各种各样的图像去雨算法，在其中，基于Hough变换和分数阶变分PDE的图像去雨算法是一种较为高效而广泛应用的技术。Hough变换是一种常用的图像处理方法，它可以将图像中的直线转化为参数空间（Hough空间）中的点。（1）对于图像中的每个像素，如果该像素为前景（白色），则遍历所有可能的直线，并将该直线在Hough空间中对应的点“+1”；
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