【图像增强】基于matlab带色彩恢复的视网膜增强算法水下图像增强（含直方图）【含Matlab源码 6818期】

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⛄一、带色彩恢复的视网膜增强算法水下图像增强（含直方图）

视网膜增强算法与色彩恢复技术的融合用于水下图像增强,旨在提升水下图像的对比度和细节,并使其具有与人眼相似的视觉特性.该过程主要包含以下几个环节.

（1）水下图像采集：首先获取到受光线衰减和散射影响的原始水下图像。

（2）直方图均衡化：基于图像的灰度分布进行处理，在此基础上完成直方图均衡化运算。经过这一操作后能够有效增强整体明暗对比，并且能够更好地突出图像中的暗区与亮区特征。

颜色校正：因水下环境可能造成色彩失真现象的存在而产生影响。采用颜色校正技术手段能够有效解决这一问题；例如运用三基色模型来进行颜色修复工作时能够达到预期效果。

（4）降噪过程：基于滤波器的方法包括平均值平滑、中值过滤以及小波消噪法，在图像中去除噪声以提升其质量。

（5）颜色还原过程：通过建立基于复原色彩转移矩阵（Color Transfer Matrix）的颜色还原模型以及基于光谱信息的其他颜色还原方法，在图像处理中实现色调的一致性和明暗平衡的最大化。

在图像的各个区域中，可能有必要进一步提高局部对比度以更好地呈现物体的边缘特征和纹理细节。

最后阶段，在模仿人眼视网膜的感知特性方面进行了深入研究，并纳入非线性响应特性和动态范围压缩等技术参数设置。通过这些措施设计出的人工增强算法能够使增强后的图像看起来更加贴近真实世界的视觉效果。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码
%{
工程名称：带色彩恢复的视网膜增强算法实现

实验结果表明，在对目标图像进行处理后实现了较好的去噪效果

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
著者：齐卉、孙超等. 基于MATLAB的图像去雾处理技术研究[J]. 江汉大学学报（自然科学版）. 2020,48(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习与深度学习预测
2.2.1 基于自适应型模糊神经网络的ANFIS预测模型
2.2.2 基于人工神经网络的人工神经网络预测模型
2.2.3 自回归滑动平均时间序列模型
2.2.4 基于粒子滤波的人工智能滤波技术应用
2.2.5 双向长短时记忆型粒子群优化算法
2.2.6 基于宽度学习理论的宽度学习算法
2.2.7 基于误差反向传播算法的传统BP算法改进方案
2.2.8 基于卷积核提取特征的人工卷积神经网络算法改进方案
2.2.9 深度置信网深度学习框架构建方案
2.2.10 深度置信网深度学习框架构建方案（续）
...

2.3 机器学习和深度学习实际应用

表盘（仪表盘）相关技术

交通标志与设施相关技术

安全与监控相关技术

日常用品与工业品相关技术

生物特征与环境监测相关技术

others

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划相关内容
4.1 旅行商问题描述（TSP）
4.1.1 单一旅行商问题描述（TSP）
4.1.2 多个旅行商问题描述（MTSP）
4.2 车辆路径问题描述（VRP）
4.2.1 车辆路径基本描述（VRP）
4.2.2 带容量限制的车辆路径描述（CVRP）
4.2.3 带容量限制及时间窗约束的车辆路径描述（DCTWVRP）
4.2.4 带容量限制及距离约束的车辆路径描述（DCVRP）
4.2.5 带距离约束的车辆路径描述（DVRP）
4.2.6 带充电站及时间窗约束的车辆路径描述（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量限制的车辆路径描述（MCVRP）
4.2.4 带距离约束及多辆车辆参与的路线规划描述（MDVRP）
4.2.5 综合取货与配送服务的道路运输规划模型设计思路——同时取送货物的道路运输模型设计思路——同时取送货的道路运输模型设计思路——同步取送货物的道路运输模型设计思路——同步取送服务的道路运输模型设计思路——同步取送服务与货物配送的道路运输模型设计思路——同步取货与配送的道路运输模型设计思路——同步取货与配送服务的道路运输模型设计思路——同步取货与配送服务并重的道路运输模型设计思路——综合考虑时间窗和容量限制的道路运输模型构建方法——综合考虑时间窗和容量限制的情况下的道路运输优化方案构建方法——综合考虑时间窗和距离约束的情况下的道路运输优化方案构建方法

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划模块

...

6 元胞自动机方面
6.1 基于元胞自动机的病原体传播模拟研究
6.2 利用元胞自动机进行城市演化规划研究
6.3 基于元胞自动机的车流运动特性分析
6.4 基于元胞自动机模型下的气态行为研究
6.5 基于元胞自动机的人群疏散行为模拟研究
6.6 基于元胞自动机的森林火灾传播机制研究
6.7 基于标准细胞 automata 的生命游戏实现

第7章 信号处理分析

7.2 雷达通信

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器网络定位技术及部署策略

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置