基于高斯金字塔的水下图像去模糊：Matlab仿真

pytorchCode

于 2023-09-18 00:33:15 发布

阅读量174

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pytorchCode/article/details/132959996

Matlab 专栏收录该内容

417 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了使用Matlab进行基于高斯金字塔的水下图像去模糊方法，包括导入图像、创建高斯金字塔、图像去模糊及图像重建的步骤，并提供了相应的源代码。通过调整金字塔级数和模糊滤波器参数，可以优化去模糊效果。

在水下图像处理中，由于水的散射和吸收效应，水下图像往往会出现模糊和失真。为了改善水下图像的质量，一种常见的方法是使用高斯金字塔进行图像去模糊。本文将介绍如何使用Matlab进行基于高斯金字塔的水下图像去模糊的仿真，并提供相应的源代码。

导入水下图像

首先，我们需要导入水下图像。可以使用Matlab中的imread函数来读取图像文件。假设水下图像文件名为"underwater_image.jpg"，可以使用以下代码将图像导入到Matlab中：

underwater_image = imread('underwater_image.jpg');

创建高斯金字塔

接下来，我们需要创建高斯金字塔来对水下图像进行多尺度处理。高斯金字塔是一种图像金字塔，它通过连续的模糊和下采样操作生成不同尺度的图像。在Matlab中，可以使用impyramid函数来创建高斯金字塔。

num_levels

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

pytorchCode

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

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

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融合算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意...

matlab-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-源码

09-17

在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现的一种针对水下模糊图像的融合去模糊算法，该算法结合了高斯金字塔和双边滤波技术。MATLAB作为一种强大的数学计算和编程环境，常被用于图像处理和计算机视觉领域的研究与...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Matlab GUI拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT图像融合

techDM的博客

08-07

162

图像融合技术是一种将多个图像融合成一个单一的图像的处理技术。通过利用图像中的不同特征，如颜色、纹理和形状等，可以实现图像信息的融合。NSCT 图像融合是一种常用的图像融合技术，可以将多个图像融合成一个单一的图像。拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔得到的一种新的金字塔，用于对图像进行边缘检测。小波变换是一种新的数据分析、处理和压缩方法，可以用于图像处理中的多种应用。通过以上算法的分析和实现，我们可以对图像融合技术有更深刻的了解，提升自己在图像处理方面的能力。

impyramid matlab,Matlab 之图像处理相关函数

weixin_35896299的博客

04-01

884

impyramid──金字塔算法格式：B = impyramid(A, direction)作用：对A进行Gaussian金字塔变换。direction为 'reduce' 和 'expand' 分别对应着分解和扩张。注：1.m×n的A'reduce'和'expand'后的维数分别对应着ceil(M/2)×ceil(N/2)和(2*M-1)-by-(2*N-1)。2.impyramid只对前两维有...

水下图像去雾算法Ｃ＋＋实现

xiao__run的博客

08-15

1万+

图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做 Doctor。关于何博士的一些资料和论文，大家可以访问这里：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/

Matlab 之图像处理相关函数

leo2007608的专栏

07-16

1919

impyramid──金字塔算法格式：B = impyramid(A, direction) 作用：对A进行Gaussian金字塔变换。direction为 'reduce' 和 'expand' 分别对应着分解和扩张。注： 1.m×n的A'reduce'和'expand'后的维数分别对应着ceil(M/2)×ceil(N/2)和(2*M-1)-by-(2*N-1)。 2.impyr

matlab impyramid图像金字塔

优快云1HAO的博客

10-15

4577

B = impyramid（I, direction） direction 可取‘reduce’或‘expand’，表示图像的宽度与高度缩小为原来的1/2与变大为原来的2倍

基于高斯金字塔的水下图像去模糊matlab仿真

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

05-02

226

水下图像去模糊是一项重要的图像处理技术，它可以显著提高水下图像的质量和清晰度。在水下环境中，由于水的吸收和散射等现象，图像容易受到模糊、失真等影响，从而导致图像质量下降。因此，通过去除图像中的模糊效应，可以提高水下图像的可视化效果，使其更加清晰、明亮。高斯金字塔是一种常用的图像金字塔结构，它可以将原始图像分解成不同分辨率的图像。在水下图像去模糊中，高斯金字塔可以被用来处理多尺度问题。本文将详细介绍基于高斯金字塔的水下图像去模糊技术，包括其基本原理、算法流程以及实现方法。一、基本原理1.1 高斯金字塔。

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。

matlab impyramid,图像 – Matlab impyramid问题

weixin_32927133的博客

03-24

586

如果您实际打开了impyramid并查看了源代码,那么归结为一个imresize调用.具体来说,当A被定义为图像时,在调用impyramid时使用expand时会发生这种情况：M = size(A,1);N = size(A,2);scaleFactor = 2;outputSize = 2*[M N] - 1;kernel = makePiecewiseConstantFunction( ......

学习笔记之——水下图像增强/复原

热门推荐

gwpscut的博客

07-29

5万+

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...

Lua非空判断方法[源码]

11-24

本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

JS表格转Excel实现[可运行源码]

11-24

该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

11-24

本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

Anaconda安装与使用指南[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

11-24

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

Lua中loadstring应用[源码]