1.Matlab直方+retinex+暗通道像去雾【详细解析 参考源码 gui界面】
Matlab直方+retinex+暗通道像去雾【详细解析 参考源码 gui界面】
暗通道去雾原理基于何恺明提出的暗通道先验去雾算法。该算法发现,无雾图像中,每一幅图像的webbrowser 查看源码RGB三个颜色通道中,总有一个通道的灰度值很低,几乎趋向于0。该原理的数学表达式为:暗通道的灰度值 = min(R, min(G, B))。基于此先验知识,通过计算图像的暗通道,可以有效地去除雾气,恢复清晰的商创源码图像。
Retinex理论,始于Land和McCann在世纪年代的一系列贡献。其核心思想是,人眼感知到的颜色和亮度不仅取决于入射光的绝对强度,还与周围环境的白板android源码颜色和亮度有关。Land设计Retinex一词,旨在表明视觉系统的特性可能与视网膜和大脑皮层有关,或二者皆有。Retinex理论的基本假设是,原始图像S是hithub下载源码光照图像L和反射率图像R的乘积。在处理图像时,通常将图像转换至对数域,以将乘积关系转换为和的关系。核心目标是估计光照L,从而分解出反射率R,硬件钱包源码消除光照不均的影响,改善图像的视觉效果。
Retinex理论的一个经典应用是图像增强,目的是从原始图像S中估计出光照L,并通过去除L分量,得到原始反射分量R。该过程通常涉及将图像转换至对数域,然后通过特定算法估计L,最终得到R。这一过程与降噪相似,关键在于合理假设图像的构成,合理估计并去除图像中的噪声分量。
对于初次接触Retinex理论的读者,理解其核心在于合理地假设图像的构成,并通过估计和去除噪声分量来改善图像质量。在极端情况下,可以假设图像中的光照分量是均匀且缓慢变化的,从而通过简单的均值计算来估计光照。为了验证这一理解,可以设计一个简单的算法流程,包括图像变换至对数域、去除加性分量的归一化、以及反变换回实数域。
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