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基于matlab DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强

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发表于 2021-5-7 16:30 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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1 _/ G/ {  |0 Z% G, a4 Y" G一、简介
2 }: |* I- t, h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。: P1 a& r1 \) k4 n/ k

& M8 s7 Z& f+ j: [二、源代码
; l, c% J1 B2 w
  • 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,['./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:2*r+1, :);
  • sum_img(r+2:h-r, :) = im_cum(2*r+2:h, :) - im_cum(1:h-2*r-1, :);
  • sum_img(h-r+1:h, :) = repmat(im_cum(h, :), [r, 1]) - im_cum(h-2*r:h-r-1, :);
  • % X axis
  • im_cum = cumsum(sum_img, 2);
  • sum_img(:, 1:r+1) = im_cum(:, 1+r:2*r+1);
  • sum_img(:, r+2:w-r) = im_cum(:, 2*r+2:w) - im_cum(:, 1:w-2*r-1);
  • sum_img(:, w-r+1:w) = repmat(im_cum(:, w), [1, r]) - im_cum(:, w-2*r:w-r-1);
  • end3 R# h9 Q4 i9 W: |2 q$ x) ^9 A
           
; K2 |& l( a% L0 M' f2 p0 F0 ~- P0 k2 v5 p2 p6 L  ~: E" {6 q
) m! H5 N% L* I" \% z# t
三、运行结果
% N7 |9 R, q8 O+ d) @7 \
/ y' o5 @! w& Q0 i1 [
: p+ Z6 i; j% q2 z6 e: O" ^" O* V1 W0 w8 k
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-6-13 15:46
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2021-5-7 17:14 | 只看该作者
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