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高效的基于L-1的Retinex非局部总变分模型进行图像恢复
高效的基于L-1的Retinex非局部总变分模型进行图像恢复
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高效的基于L-1的Retinex非局部总变分模型进行图像恢复
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Retinex算法
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4星 · 用户满意度95%
该代码为Retinex算法,可以用于图像增强处理,也可以用于图像去雾处理,都能取得较好的效果
retinex图像增强
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retine图像增强算法,内有主函数和功能函数,使用方便
多尺度 Retinex 算法实现
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多尺度 Retinex 算法实现。 多尺度retinex算法实现,用的是matlab,测试通过,里面的三个参数可以自己设置 MSR
基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法
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为了提高对光照及雾气浓度不均匀的雾天图像的增强效果,提出了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法.基于变分Retinex模型将雾天图像分解为对应的光照子图和反射子图,并在各子图中进行独立的模型参数估计,有效提高了参数估计的准确性;以一种基于图像块的模型参数估计策略取代传统的逐点估计方法,补偿了由模型复杂度增加所带来的计算效率下降问题;综合利用多种图像先验知识构建了一个基于图像块的透射率估
改进多尺度Retinex的彩色图像增强
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由于假设入射光变化平稳,基于Retinex理论的传统彩色图像增强算法也有一些局限性,增强效果有限。在明暗对比度较强处,引入颜色失真和出现光晕现象。考虑到这些限制,本文提出了一种基于多尺度Retinex的改进算法。利用双边滤波进行亮度分量估计和局部对比度增强,将增强后的亮度图像与原始图像HSV彩色空间的亮度图像I进行对比,进行彩色图像恢复。实验结果表明,该方法在增强图像时,能够有效地避免颜色失真及抑
基于相对梯度正则化的Retinex变分模型及其应用
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针对全变分 Retinex 模型使用反射分量的全变分作为正则项存在的不足,引入相对梯度并构建扩展的全变分正则项,提出一种新的Retinex变分模型。相比于变分Retinex模型、全变分Retinex模型,该模型获取的照度分量更加光滑,同时反射分量能够分辨更多结构信息和细节要素。进而,提出一种综合考虑照度分量和反射分量的图像增强模型。通过调整模型参数,可有效应用于高动态范围图像色调映射、非均匀照度增
自适应Retinex目前最好的文献
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包含:Retinex算法最为经典的4篇文献: 单尺度Retinex(SSR)、多尺度Retinex(MSR)、基于变分框架的Retinex、以及自适应平滑的Retinex。读完这些将彻底了解Retinex的理论,变化及改进。
多尺度Retinex
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多尺度retinex算法实现,用的是matlab,测试通过,里面的三个参数可以自己设置
基于Retinex理论的图像增强Matlab代码(单尺度Retinex)
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4星 · 用户满意度95%
《数字图像处理高级应用》中的代码,注意是单尺度的Retinex呦~
Python Auto-MSretinex算法
浏览:79
该代码为自适应多尺度带有色彩保护的Retinex算法(autoMSRCR),在retinex里面有多中retinex算法变种可供调用,run是调用脚本。该算法本人在DR图片上进行测试,可见对比度显著增强,但是图像本身色彩不失真,并且没有明显的噪声增大情况
一种新的通过分裂bregman方法进行的非局部变分双正则化图像恢复模型[1]电子邮件:jdh-2002@163.com;
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一种新的通过分裂bregman方法进行的非局部变分双正则化图像恢复模型[1]电子邮件:jdh-2002@163.com;
基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型 (2006年)
浏览:143
提出了一个基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型。该模型通过引进"纯粹的"各向异性扩散方程的扩散项,实现了偏微分方程去噪方法中非线性扩散方程与能量泛函变分法的有机结合。实验表明该模型不但能够提高去噪性能,而且可增强边缘并保持边缘的位置;能够保持图像中的纹理特征和不能用边缘刻画的大尺度细小特征,使得处理后的图像清晰度和对比度大大增强,而且有意义的细节特征也被保留。
RSLF:关于我们的手稿的代码“通过局部相似因子进行基于鲁棒噪声区域的主动轮廓模型进行图像分割”
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RSLF 关于我们的手稿的代码“通过局部相似因子进行基于鲁棒噪声区域的主动轮廓模型进行图像分割”
MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究.zip
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MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究 MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究 MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究 MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究 ...
基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强matlab仿真+代码仿真操作视频
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1.领域:matlab,TV-Retinex和SplitBregman迭代算法 2.内容:基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处:用于基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强算法编程...
Multi-Scale Retinex with Color Restore 多尺度Retinex图像增强算法
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Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法,它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样,Retinex也是由两个单词合成的一个词语,他们分别是retina 和...
Multi-Scale Retinex For Color Image Enhancement .pdf
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Multi-Scale Retinex For Color Image Enhancement .pdf
单尺度和多尺度retinex的matlab实现程序
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主要是单尺度和多尺度retinex的matlab实现程序 ,带有注释。
基于OpenCV实现Retinex
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国外大牛写的Retinex图像处理,可用于图像增强,去雾等应用。
Retinex(opencv)
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暗图像增强的retinex算法的opencv实现
基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法
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为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性,提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的雾天图像增强算法。首先,采用高斯—赛德尔 GS(Gauss-Seidel)迭代算法对基于 Retinex 的全变分能量泛函数进行求解,从而有效地保持颜色恒常性;其次,采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度, 在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像,并将该增强算法应用到彩色图像;最后
论文研究-小波框架下固定步长的变分Retinex真彩图像增强 .pdf
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小波框架下固定步长的变分Retinex真彩图像增强,黄文礼,王成进,针对原变分Retinex方法在明暗变化较大的区域有明显的光晕效果,本文提出了在小波框架下固定步长的变分Retinex图像增强算法,然后对图�
消除阶梯效应与增强细节的变分Retinex红外图像增强算法
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提出一种消除阶梯效应与增强细节的变分Retinex红外图像增强新算法。将高斯曲率正则项应用到变分Retinex模型的构建中,采用一阶微分对模型添加细节增强约束项,实现细节信息的自适应增强。结合邻域差分,引入曲率滤波方法对变分模型求取最优解。实验结果表明,与采用其他变分Retinex方法相比,采用新算法处理后的图像在定量评价指标上优于对比算法。新算法能消除阶梯效应,增强图像的细节和视觉效果。
MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究
浏览:80
5星 · 资源好评率100%
图像去雾技术主要分为两类,一种是基于大气散射物理模型的去雾方法,另一种是基于图像增强的去雾方法。本文的研究基于后者,提出了一种基于Retinex理论图像增强去雾算法,对于传统的去雾算法得到的问题,将受到雾霾...
论文研究-基于Retinex理论的小波域雾天图像增强方法.pdf
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用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把维纳滤波和调整EM算法相结合的算法。该算法首先利用加权小波去除图像的部分...
基于Single-Scale Retinex 和 Homomorphic Filtering的去雾算法
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An Image dehazing algorithm based on Single-Scale Retinex and Homomorphic Filtering
论文研究-基于Retinex的图像阴影恢复技术的研究与实现.pdf
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针对阴影部分细节恢复的Retinex模型, 提出了一种将多尺度Retinex算法与泰勒拉伸相结合的新型算法。算法中采用高斯滤波无限脉冲响应实现多尺度Retinex, 并且通过一元二次泰勒展开函数对图像进行拉伸, 同时利用高斯...
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