水下图像

水下图像增强matlab代码mine2.m是一个专门设计用来优化水下图像的Matlab程序。该代码通过改进图像对比度和颜色校正来提高水下图像的清晰度和可视性。

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，

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。

水下影像是探索海底世界的重要技术工具，记录了水下天气、珊瑚礁、生物、植物、考古遗迹和鱼类等多样化的生态景象。这些影像在水下采矿探测、水下机器人、水下考古和天气预报等领域具有重要应用价值。尽管光照、雾霾、散射和吸收等问题影响了水下图像质量，但技术进步不断推动着水下成像在海洋工程、海洋生物学和海洋科学中的应用。

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。

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。

介绍了水下开采地表移动数据观测方法和导水裂缝带发育高度井下探测方法，并对山东某矿区多个煤矿的导水裂缝带发育高度与岩移参数进行了统计分析。研究中分析了二者的拟合函数关系，并利用云模型处理了拟合数据。结果显示，通过云模型处理后的岩移参数拟合数据更为准确，能够用于指导和预测其他类似条件的煤矿水下开采。

继续上例，下图中展示的情况如下：（a）显示遵循两段锁协议可以实现串行化。 （b）显示即使不遵循两段锁协议，调度仍可能是串行化的。 （c）显示不遵循两段锁协议，调度可能是非串行化的。 因此，事务遵循两段锁协议并非实现串行化调度的必要条件。

海洋生物和深海物体的识别与监测面临着巨大挑战，特别是在含有颗粒和杂质的盐水环境中。传统方法如CNN在这种自然对抗环境下表现不佳且计算成本高昂。本项目通过在Brackish数据集上实施和评估EfficientDet、YOLOv5、YOLOv8和Detectron2等各种物体检测模型，来解决这一问题。该数据集包含在能见度有限的Limfjorden水中捕获的鱼类、螃蟹、海星等生物的注释图像序列。研究比较了不同模型在准确性和推理时间上的效果，EfficientDet达到98.56%的mAP，显示出显著优势。此外，还提出了改进的BiSkFPN机制，通过跳跃连接提升了检测性能。