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: r# p0 t$ D; ^3 d一、简介
0 _% T& l3 Y2 @8 G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。6 P) n4 w6 v4 {
T+ [3 W8 ?4 r1 g" c二、源代码
& o9 `. H# W; Z& W; r. o5 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);
- end5 F/ M4 }) \9 ^; n
& I8 r0 q# S- W/ v
V4 L( Z% }! [$ @! h) i k; @- j0 e0 D) n
三、运行结果
. D( b% Z7 ^% V$ `0 P \' p- M V8 [) ?9 ?7 s( Z$ X, b/ A
* O7 ~6 ~, C) @7 a" M
/ m, R) Q# v" ]/ A" \% K3 K) L' j
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