水下图像颜色恢复项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/underwater-hl 1. 项目介绍
项目概述
underwater-hl 是一个用于水下图像颜色恢复的 MATLAB 代码库。该项目基于 Berman, D., Treibitz, T., & Avidan, S. 在 BMVC2017 上发表的论文《Diving into Haze-Lines: Color Restoration of Underwater Images》。通过该代码库，用户可以有效地恢复水下图像的颜色，使其更加真实和自然。
主要功能
- 颜色恢复：通过算法恢复水下图像的颜色，使其接近真实场景。
- 支持 RAW 图像：支持使用 Adobe DNG Converter 处理 RAW 图像。
- 易于集成：代码结构清晰，易于集成到现有的 MATLAB 项目中。
2. 项目快速启动
系统要求
- MATLAB 环境
- Windows 操作系统（代码已在 Windows 上测试）
下载与安装
选项 A：使用 Git
- 克隆项目到本地：
git clone https://github.com/danaberman/underwater-hl.git - 进入项目目录：
cd underwater-hl - 初始化并更新子模块：
git submodule init git submodule update
选项 B：不使用 Git
- 下载项目 ZIP 文件并解压。
- 下载工具箱：
- 从 pdollar/toolbox 下载工具箱并放入
utils/toolbox/目录。 - 从 pdollar/edges 下载工具箱并放入
utils/edges/目录。
- 从 pdollar/toolbox 下载工具箱并放入
运行示例
- 打开 MATLAB 并切换到项目目录。
- 运行以下命令以查看算法在附带图像上的表现：
main_underwater_restoration.m
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 水下摄影：摄影师可以使用该工具恢复水下拍摄的照片，使其颜色更加真实。
- 海洋研究：研究人员可以使用该工具处理水下拍摄的图像，以便更好地分析海洋环境。
最佳实践
- 图像预处理：在使用该工具之前，建议对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
- 参数调整：根据不同的水下环境，可能需要调整算法的参数以获得最佳效果。
4. 典型生态项目
相关项目
- pdollar/toolbox：用于图像处理的 MATLAB 工具箱，提供了丰富的图像处理功能。
- pdollar/edges：用于边缘检测的 MATLAB 工具箱，可以与
underwater-hl结合使用，进一步提升图像处理效果。
集成示例
% 加载图像
img = imread('underwater_image.jpg');
% 使用 pdollar/edges 进行边缘检测
edges = edge(img, 'Canny');
% 使用 underwater-hl 进行颜色恢复
restored_img = uw_restoration(img);
% 显示结果
imshow(restored_img);
通过以上步骤，您可以快速上手并应用 underwater-hl 项目，恢复水下图像的颜色。