Matlab实现图像去阴影处理

该存储库中的Matlab图像去阴影代码PyFmask，尽管目前处于试验阶段，但仍然是一个非常值得开发的工具。我们鼓励您尝试使用，并期待您的反馈和建议，这将有助于我们进一步改进该库。快速入门的方法包括下载存储库并将其本地化到当前工作目录，然后运行示例脚本Landsat8Scene.py。该代码提供了灵活的使用方式，特别适用于处理Landsat卫星图像数据。详细安装步骤请参阅存储库的README文档。

matlab图像去雾处理的主要技术是利用色彩空间和直方图均衡来改善图像清晰度。

这段代码专为在图像中针对特定区域进行阴影处理而设计。

详细介绍了遥感图像处理中的增强和去噪原理，以及如何在matlab中实现这些操作。通过提供代码和实例帮助读者快速掌握技术。

本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪，使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络（UDNet），这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中展示。如果您在研究中使用此代码，请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型，所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外，BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层，而matlab/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。

本项目为毕业设计，利用MATLAB界面平台成功开发了图像去雾系统，具备用户友好的GUI界面，设计符合优秀标准，适合参加省级比赛。项目支持二次开发，特别适合大学生、初学者和课程设计需求人员使用，提供详细的答疑和辅导服务。

本项目包含一系列使用 MATLAB 实现的图像处理算法，涵盖图像压缩、增强、噪声模拟等领域。 图像压缩：利用二维离散余弦变换 (DCT) 实现图像压缩。 对比度增强：采用灰度变换技术增强图像对比度。 噪声模拟：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声影响的效果。

本代码展示了如何在Matlab环境下，利用自适应阈值中值滤波器对图像进行去噪处理。 代码实现的核心思想是：1. 首先，确定一个滑动窗口，并将其遍历整幅图像。2. 对于每个窗口内的像素，计算其局部统计特征，例如均值、方差、中值等。3. 基于计算得到的局部统计特征，动态地调整阈值的大小。4. 将像素值与阈值进行比较，如果像素值超过阈值，则认为是噪声，并使用中值滤波进行处理；否则，保留原始像素值。 通过自适应地调整阈值，可以更好地保留图像细节信息，同时有效地去除噪声。

MATLAB代码实现IFFT图像处理功能，包括自编的FFT、IFFT和SSIM函数以外的功能。DEBLUR.fig的MATLAB代码用于创建新的DEBLUR或更新现有的单例。DEBLUR函数返回句柄，可以用于调用GUI的不同功能。