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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
clc;
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rng(default)img_in im2doub…目录
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5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
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3.部分核心程序
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rng(default)img_in im2double(imread(1.jpg));
scales [2 100 200];
alpha 200;
w [1 1 1]/3;
d 1.5;
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694.算法理论概述 多尺度RetinexMSR图像去雾算法是一种基于Retinex理论的去雾算法。该算法通过在大、中、小三个尺度上计算图像的反射分量并对其进行加权平均从而消除雾气对图像的影响提高图像的可视度。下面将详细介绍该算法的原理和数学公式。 多尺度Retinex图像去雾算法的基本思想是在不同尺度上计算图像的反射分量然后对其进行加权平均以消除雾气对图像的影响。该算法认为图像的亮度是由物体表面反射的光线和环境中的光照共同决定的。在雾气的影响下图像中的物体表面反射的光线会被散射和吸收导致图像的可视度降低。因此该算法通过计算图像的反射分量消除雾气对图像的影响提高图像的可视度。
具体地多尺度Retinex图像去雾算法可以分为以下几个步骤
对原始图像进行高斯滤波得到不同尺度下的图像。对每个尺度下的图像进行单尺度Retinex计算得到该尺度下的反射分量。对所有尺度下的反射分量进行加权平均得到最终的反射分量。将最终的反射分量与原始图像进行融合得到去雾后的图像。
多尺度Retinex图像去雾算法的数学公式主要包括以下几个部分
高斯滤波 对原始图像I进行高斯滤波得到不同尺度下的图像Ii其中i表示尺度参数。高斯滤波的数学公式可以表示为
Ii(x,y)∑m−∞∞∑n−∞∞I(xm,yn)G(m,n,σi)Ii(x,y) \sum_{m-\infty}^{\infty} \sum_{n-\infty}^{\infty} I(xm,yn) G(m,n,\sigma_i)Ii(x,y)∑m−∞∞∑n−∞∞I(xm,yn)G(m,n,σi)
其中(x,y)表示像素坐标G(m,n,σi)表示高斯滤波器的系数σi表示尺度参数。
单尺度Retinex计算 对每个尺度下的图像Ii进行单尺度Retinex计算得到该尺度下的反射分量Ri其中i表示尺度参数。单尺度Retinex的数学公式可以表示为
Ri(x,y)logIi(x,y)−log(Ii∗G(x,y,σi))Ri(x,y) \log I_i(x,y) - \log (I_i * G(x,y,\sigma_i))Ri(x,y)logIi(x,y)−log(Ii∗G(x,y,σi))
其中*表示卷积运算。
加权平均 对所有尺度下的反射分量Ri进行加权平均得到最终的反射分量R。加权平均的数学公式可以表示为
R∑i1nωiRiR \sum_{i1}^{n} \omega_i R_iR∑i1nωiRi 其中n表示尺度数量ωi表示第i个尺度的权重。通常情况下大尺度的权重较小小尺度的权重较大。
图像融合 将最终的反射分量R与原始图像I进行融合得到去雾后的图像J。图像融合的数学公式可以表示为
JIRJ I RJIR 需要注意的是在实际应用中为了避免图像过亮或过暗可以对反射分量R进行一定的调整。例如可以对其进行截断处理或归一化处理等。此外为了提高算法的效率可以采用快速傅里叶变换FFT等技术进行加速计算。
5.算法完整程序工程
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