本文将基于屏幕后处理技术实现一个无限大的水面渲染，主要内容包括：屏幕世界坐标还原水面坐标计算镜面反射菲涅尔反射与透射水体次表面散射水面波纹实现水面波函数噪声图所需要的前置知识包括：渲染管线基础着色器编程线性代数和空间变换Unity Built-in Render Pipeline 渲染开发（基于 Command Buffer 的渲染管线扩展）Compute Shader代码放在了 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
原创
2021-07-08 14:20:22
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Underwater object detection using InvertMulti-Class Adaboost with deep learning文章介绍作者根据水下目标检测的特殊性：波长的吸收和散射会显著降低水下图像的质量。直接导致能见度下降、对比度弱、 颜色变化，使得其目标很难被检测出来，并且水下目标检测，在实际的应用中，目标通常很小，并且图像模糊，水下数据集和实际的应用中的数据通
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2024-03-14 16:52:05
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1 内容介绍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（HW
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2022-09-18 23:22:54
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本博文为本人调研水下图像增强时做的一些笔记。可能整理得不是很清晰，仅仅供个人学习记录用~欢迎各位交流~ 目录背景研究现状（常用的方法）非物理模型的图像增强方法白平衡方法直方图均衡化方法基于Retinex的方法基于暗通道先验的方法（去雾的方法）基于卷积神经网络的方法基于物理模型的图像复原方法水下图像成像理论水下成像系统水下散射模型水下退化图像模糊类型高斯模糊运动模糊散焦模糊图像质量评价标准
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2024-01-19 23:14:02
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Reveal of domain effect: how visual restoration contributes to object detection in aquatic scenes. 虽然水下图像增很多要灌水|毕业的论文，但是这篇来自中科院的文章还是在探索一些东西的。下面对文章中一些结论做一些评注：1现在做图像增强的一个角度就是和目标检测任务结合。对于这两个任务的关系想当然地看，应该
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2024-08-27 14:53:34
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下面要介绍的论文发于2019年12月，题为「ROIMIX: PROPOSAL-FUSION AMONG MULTIPLE IMAGESFOR UNDERWATER OBJECT DETECTION」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.03029。 近年来，通用的目标检测算法已经证明了其卓越的性能。然而，关于水下目标检测的话题却很少被研
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2024-08-12 17:03:04
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基于白平衡的水下色彩校正python代码白平衡的作用和目的白平衡实施过程运行程序运行效果 白平衡的作用和目的由于水下拍摄图像时，光在水里的散射会造成色彩的丢失，导致拍摄到的图 片整体呈绿色或者蓝色，故采用白平衡消除散射带来的色差。白平衡的目的是使白色的物体在任何颜色的光照下面都为白色，由于人眼具有高灵敏度，这对于人眼不难办到，只要不超过特定限制，光源就会自动变为白色。但是对照相机来说，则不一样。
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2024-08-05 17:38:28
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# 水下图像退化及其处理方法
水下图像退化是一个普遍存在的问题，尤其是在海洋探测、生态监测、考古研究等领域。由于水的折射、散射和吸收特性，水下拍摄的图像往往质量较低，影响后续分析的效果。因此，理解水下图像退化的原因并掌握相关处理技术是非常重要的。
## 水下图像退化的原因
水下图像之所以退化，主要是由以下几个原因造成的：
1. **光的散射**：水中颗粒物质会导致光线散射，使得图像变得模糊
1. 作者提出了两个问题：“水下图像增强是否真的可以提高水下目标检测？ “水下图像增强如何有助于
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2024-08-19 15:43:42
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效果图这次先上效果图*4散射概念光线击中空气中的微小颗粒后的偏折导致了光线的散射。我们看到的阳光应该是由视线上的散射在视线方向上的集合。如果由地面的反射，还要加上经过散射计算的地面反射。Rayleigh散射由较小的空气分子引起的散射，对不同波长的光有不同的散射程度，蓝色最强。也就是天空为啥是蓝色的原因。Mie散射由较大的漂浮颗粒（气溶胶……PM2.5????)导致的散射相位方程相位方程描述有多少光
作者 | 张文豪 李革 编辑 | 李旭峰 第一行图像为原始水下图像；第二行图像为我们的方法增强后的效果1背景简介水下成像技术对于海洋资源的探索、海底生态的研究以及海洋军事的应用等都有着重要的意义。然而，水下的环境是很恶劣的，因为光线在介质传播的过程中被严重吸收和散射。光线被大颗粒悬浮物反
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2024-05-12 18:04:12
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本文针对一般水下视频图像清晰化方法使图像失真、噪声放大以及视频播放中相邻帧出现闪烁跳跃等现象，提出了基于颜色空间的单幅水下图像清晰化方法和基于时空信息融合的水下视频清晰化方法简述：鉴于当前大多单幅图像清晰化算法基于局部块先验，清晰化后的图像中仍存在块状效应，研究了基于非局部先验的颜色空间水下图像 清晰化方法，对非局部先验的清晰化方法进行改进，以得到更准确的透射率。同时，根据水下图像成像特点，利用暗
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2024-08-21 20:28:59
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基于直方图均衡化的水下图像增强（MATLAB仿真） 可以对RGB三个通道进行直方图规定化从而实现水下图像增强。此处我们使用的是直方图均衡化，通过实际仿真效果也很明显。前段时间一直在做去雾处理。在laviewpbt博客中对去雾算法介绍的很详细，我从暗通道算法开始学习的，后来又仿真快速去雾算法，效果都还可以。然后花了两周的时间，在DM642上实现快速去雾算法的视频处理，效果比较一般，以后
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。clc;clear;addpath('
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2021-11-08 09:54:58
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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。clc;clear;addpath('
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2022-04-09 11:11:45
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第一部分：引言及渐晕消除技术引言：随着深海探索和水下机器人技术的发展，水下图像处理技术的需求日益增长。水下环境中，由于光的吸收和散射，图像往往会出现色彩失真、对比度降低、视觉范围受限等问题。为了解决这些问题，本文将介绍三种水下图像预处理技术：渐晕消除、颜色校正和去雾。我们将使用C++来实现这些技术，并提供完整的代码示例。1. 渐晕消除技术水下图像往往会受到渐晕的影响，导致图像中心明亮而边缘变暗。这
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2024-06-25 17:19:58
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# 水下图像增强处理
## 引言
水下图像是在水下环境中拍摄的图像，由于水下环境的复杂性，这些图像通常会受到水质、光线传播和散射等因素的影响，导致图像质量较差。因此，水下图像增强处理成为一项重要的任务，用于改善水下图像的视觉质量和提供更多细节。
本文将介绍如何使用Python进行水下图像增强处理，并提供代码示例。首先，我们将简要介绍图像增强的基本原理，然后讨论水下图像增强的常见方法，并最终给
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2023-12-08 05:11:37
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目录框架图颜色校正对比度增强拉普拉斯金字塔分层基于L2范数的最优平衡结果 框架图本文提出了一个有效的基于融合的框架来增强水下图像。 （1）对原始图像使用Simlest Color Balance进行颜色校正消除色偏，并获得颜色校正的图像。 （2）将图像的RGB通道转换为Lab通道获得亮度Lc。 （3）通过自适应直方图均衡化增强对比度来处理亮度通道，获得亮度La，将拉普拉斯金字塔分解亮度Lc和亮度
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2024-09-02 19:14:09
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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。clc;clear;addpath('
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2021-11-08 09:26:06
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