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2 C; v+ g! e6 S4 k6 P
一、简介- Y0 P3 p8 _' N. c
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 g2 X' [4 L' Y, l2 [5 n' S O& P
二、源代码
5 U% ~. ]5 A# [# ]- 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);
- end' q1 Y, s: _0 c! d8 I0 S2 v7 k
; E! e* T# D! a, ]! |4 J- M# p) Q8 B- H. A8 k, K
* |9 o, k6 ?& u' ^三、运行结果
8 v6 j; t5 B& x5 ]9 O8 }6 o; X) s# b
9 O. o) l4 `' n$ l
" P) x) M0 v4 K: ^! f$ P0 f
* u7 F3 H) p/ A- P7 G |
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发表于 2021-5-7 16:30
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