单幅图像去雨

Matlab小波三级分解代码用于视频和单幅图像去雨的研究。吴宜晨，李明翰，赵倩等人在其文章《关于从视频和单幅图像中去除雨的综述》中探讨了各种基准数据集和不同的除雨方法。研究涉及雨滴的物理特性，如高处雨滴的终极速度（JAMC1969），以及雨滴形状的平衡模型（JAS1987）提出的新观点。此外，还讨论了光度模型（哥伦比亚大学技术报告，2004年）和色度特性在视频去雨中的应用，例如通过时空特性结合色度特性去除视频中的降雨（ICME2006）。最后，还介绍了基于像素时间分析的方法，如基于色度特性去除视频中雨水的方法（CI）。

双边递归网络的单幅图像去雨项目RecDerain，挺适合想深入研究图像去噪和分层建模的你。它用的是比较少见的双边 LSTM 结构，可以让背景和雨纹相互“交流”，比那种只看残差的方案聪明不少。两个递归网络互相耦合着走，意思是你不仅能分得清雨和背景，还能提高分得准的几率——尤其在细节多、雨纹又密的时候，效果真的还不错。从平台上看，模型训练在PyTorch里跑，数据集准备则需要MATLAB来。有点麻烦，但也能看出人家在训练前做了不少功夫。训练用的那几个数据集比如Rain100H和Rain100L，覆盖面也比较全。你要是平时用 Python 写深度学习，又对图像去雨有需求，真的可以试试。注意版本别搞错

本研究提出了一种简单的方法，用于将给定示例雨图像的雨结构转换为目标图像，使其生成逼真的雨图像。方法包括从示例雨图像中随机提取具有真实雨结构的雨块，并通过从这些块的平均块中减去来获得剩余的雨块。然后，随机选择剩余的雨块，并沿光栅扫描方向添加到目标图像中。为了减少添加到目标图像的补丁周围的边界伪影，使用动态规划找到最小误差边界切割，并在重叠补丁之间进行混合。实验证明，所提出的方法能够生成具有类似雨结构的逼真雨图像。此外，预期该方法可用于除雨，以生成非雨图像和合成雨图像，从而支持监督学习分类器（例如深度神经网络）。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现。对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等，有答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。

该程序提供了一个图像去雾的完整设计与实现，适合初学者学习和项目应用。大学生可将其作为课程设计、大作业或毕业设计的基石，并享有答疑支持。携手进步，共同提升。

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。

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

Matlab 的机器视觉图像测量项目，还挺适合初学者上手的。核心代码文件是main.m，直接运行就能看到效果，省心。代码用的是 Matlab 2019b 版本，兼容性不错，运行出错的话，基本都是路径或变量名小问题，改下就好。文件结构也清晰，调用函数都打包在一起，方便调试。

matlab图像去雾处理的主要技术是利用色彩空间和直方图均衡来改善图像清晰度。