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去散射和边缘增强是解决水下图像的对比度严重衰减、颜色偏差和边缘模糊等问题的关键步骤。这篇论文提出了一种较好的水下图像增强的方法。首先使用经过端到端训练的卷积神经网络去测量输入图片，同时以自适应双边滤波器对传输图片进行处理。接着提出一种基于白平衡的策略来消除图片的颜色偏差，用拉普拉斯金字塔融合获得无雾和色彩校正图像的融合结果。 最后，输出图像被转换为混合小波和方向滤波器组（HWD）域，用于去噪和边缘增强。 实验结果表明，该方法可以消除颜色失真，提高水下图像的清晰度。
clc;
clear;
addpath(‘codes’)
addpath(‘Images’)
FileName = uigetfile({‘.jpg;.bmp;*.png’},‘Optional images’,‘Images’);
input = imread(FileName);
output = underwater(input);
underwaterimage2(input);
%i=40; %Saved images number
%saveas(1,[‘https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/myresults/’,num2str(i),‘.jpg’]);
function sum_img = window_sum_filter(image, r)
% sum_img(x, y) = = sum(sum(image(x-r:x+r, y-r:y+r)));
[h, w] = size(image);
sum_img = zeros(size(image));
% Y axis
im_cum = cumsum(image, 1);
sum_img(1:r+1, 😃 = im_cum(1+r:2r+1, 😃;
sum_img(r+2:h-r, 😃 = im_cum(2r+2:h, 😃 - im_cum(1:h-2r-1, 😃;
sum_img(h-r+1:h, 😃 = repmat(im_cum(h, 😃, [r, 1]) - im_cum(h-2r:h-r-1, 😃;
% X axis
im_cum = cumsum(sum_img, 2);
sum_img(:, 1:r+1) = im_cum(:, 1+r:2r+1);
sum_img(:, r+2:w-r) = im_cum(:, 2r+2:w) - im_cum(:, 1:w-2r-1);
sum_img(:, w-r+1:w) = repmat(im_cum(:, w), [1, r]) - im_cum(:, w-2r:w-r-1);
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]杨淼,王海文,胡珂,殷歌,胡金通.一种基于色彩补偿的水下图像综合增强算法[J].图学学报. 2021,42(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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8 电力系统方面
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9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长