水下图像增强matlab代码-DIP作业使用Matlab进行水下图像优化

水下图像的颜色偏、对比度低、细节模糊这些老大难问题，NP-WME起来还挺顺手的。它是一个用MATLAB写的图像增强算法，核心思路靠的是非局部相似性和加权平均。说白了，就是从图里找相似区域来校正那些光学干扰，比如色偏和模糊，增强出来的效果比较自然。 压缩包里基本该有的都有：.m代码文件、测试图像、文档，还有测试脚本，直接跑一跑就能看到效果。响应也快，图像增强完看起来干净了不少。适合你做水下图像项目时拿来用，或者参考它的策略改一改，也能套到别的场景里。 算法名字叫NP-WME，全称是“Non-local Prior based Weighted Mean-Enhancement”，听起来有点拗口，

通过转换色彩空间，提升水下图像的饱和度，从而达到清晰化的效果。 步骤：1. 将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间。2. 增强HSV空间中的S通道（饱和度）。3. 将图像转换回RGB色彩空间。 此方法能够有效提升水下图像的色彩鲜艳度和清晰度。

水下图像增强matlab代码BSc_Underwater_Image_Enhacement是一个存储库，包含用于我本科论文中水下图像优化的Matlab代码。请注意，这些代码并非我亲自编写，而是我为了研究目的做出了一些微调。

Matlab图像增强技术探索。涵盖了图像增强的范围压缩、倾斜切片、低通和高通滤波器、阈值数字负处理。

介绍了Matlab图像增强处理的常见算法及其优化方法。通过图像增强处理，能够提高图像的视觉效果，尤其是在图像质量较差的情况下。常见的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度调整、滤波去噪等。文中详细分析了这些算法的原理及其在Matlab中的实现过程，并提供了优化建议以提高处理效率和效果。

简要介绍了利用小波变换进行图像分解与重构的方法，并讨论了在MATLAB环境下实现图像压缩和融合的基本技术。

在这篇文章中，我们将介绍基于PCNN的图像增强技术，并通过MATLAB编程进行实现。此教程适合初学者，内容简单易懂，帮助您快速掌握PCNN在图像增强中的基本应用。以下是实现过程： 1. PCNN概述 PCNN，即脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network），是一种生物启发的神经网络模型，常用于图像处理。其独特的同步特性使其适用于图像增强，能够有效突出图像中的关键信息。 2. MATLAB实现步骤 步骤一：加载图像数据在MATLAB中使用 imread 函数加载待处理的图像。 步骤二：配置PCNN参数设置PCNN的核心参数，如脉冲阈值、耦合系数等。 步骤三：实现P

DCGAN作为生成对抗网络中一种成熟的网络结构，被广泛应用于图像增强和扩充，例如处理口罩图像数据集和人脸识别。本资源专注于利用该技术对X射线图像进行创新的增强处理。感兴趣的朋友可以下载，代码已经验证通过，只需替换data文件夹中的图像数据集即可使用。如有任何问题，欢迎私信讨论，愿与更多人分享交流学习。

偏振水下图像的去雾，挺适合做图像增强相关课题的你来看看。资料里头不光有源码，主函数是main.m，其他功能都拆分到了独立.m文件里，结构还挺清晰。运行也简单，直接把文件拖进Matlab 2019b，点开主函数，点击运行就完事。图像去雾的效果也不错，适合做水下视觉、图像增强方向的项目，像偏振建模、颜色补偿、双边滤波、Retinex 这些方法也都能找到。哦对了，代码是上传在 CSDN 上的，博主还蛮活跃的，有啥问题可以私信问，响应也快。如果你最近在搞Matlab 图像，是水下图像这块，可以直接上手用来改作业、写毕设，省不少事儿。