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《计算机视觉教程》笔记 编著：章毓晋（清华大学电子工程系） 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2017.3 考虑一种特殊的情况。假设图像中分布有两类目标，小目标为较暗的矩形，而大目标为较亮的椭圆形。一种定位小目标的设计策略包括： 在这个问题中，利用距离变换结果来定位小目标的关键是忽略所有大于小目标半宽度的局部极大值。任何明显小于这个值的局部极大值也可忽略。这意味着图像中大部分的局部极大值会被除去，只有某些在大目标之内和大目标之间的孤立点以及沿小目标中心线的局部极大值有可能保留。进一步使用一个孤立点消除算法可仅保留小目标的极大值，然后对极大值位置扩展以恢复小目标的边界。检测到的边缘有可能被分裂成多个片段，不过边缘中的任何间断一般不会导致局部极大值轨迹的断裂，因为距离变换将会把它们比较连续地填充起来。尽管这会给出稍微小一些的距离变换值，但这并不会影响算法的其他部分。 所以，该方法对边缘检测的影响有一定的鲁棒性。
Canny边缘检测是一种使用多种边缘检测算法检测边缘的方法。由John F.Canny于1986年提出，并在论文中有详尽的描述。 1）去噪。噪声会影响边缘检测的准确度。通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。滤波器的核越大，边缘信息对噪声的敏感度就越低。不过，核越大，边缘检测的定位错误也会随之增加。通常一个5 X 5的核能满足大多数情况。 2）计算梯度的幅度与方向。梯度的方向与边缘的方向是垂直的，通常就取近似值为·水平、垂直、对角线等八个不同的方向。 3）非极大值抑制，即适当地让边缘变瘦。在获得了梯度的幅度和方向后，遍历图像中的像素点，去除所有非边缘的点。具体实现上，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同梯度方向的最大值，如果是，则保留该点；如果不是则抑制（归零）。 4）确定边缘。用双阈值算法确定最终的边缘信息。完成之前三步骤后，图像的强边缘已经在当前获取的边缘图像内。但一些虚边缘可能也在边缘图像内，这些虚边缘可能是真实的图像产生的，也可能是由于噪声产生的（必须将其剔除）。 设置两个阈值，其中一个为高阈值maxVal，另一个为低阈值minVal。根据当前边缘像素的梯度值与这两个阈值之间的关系，判断边缘的属性。如果当前边缘像素的梯度值不小于maxVal，则将当前边缘像素标记为强边缘；如果介于maxVal与minVal之间，则标记为弱边缘(先保留)；如果小于minVal，则抑制当前边缘像素。之后再判断虚边缘是否与强边缘有连接，有连接，则处理为边缘；无连接则抑制。 OpenCV提供了cv2.Canny()来实现边缘检测：dst ： 为计算得到的边缘图像 image： 为8位输入图像 threshold1： 表示处理过程中的的第一个阈值 threshold2： 表示处理过程中的的第二个阈值 apertureSize： 表示Sobel算子的孔径大小。 L2gradient： 为计算图像梯度幅度的标识。其默认值是False。如果为True，则使用更精确的L2范数进行计算，否则使用L1范数。 例如：
应该分成开题、提纲、初稿、修改稿、最终稿等论文撰写的顺序进行指导。
就是写一下每周都做了什么工作。具体包括你的计划，完成了多少，遇到的问题，导师的帮助等，我就是这样写的
论文指导记录范本：
第一次指导：论文选题工作与指导任务书下达
参考样本：经过与学生的沟通，了解到学生对具备一定的（填写专业理论）基础与（填写专业理论）理论的相关知识，结合当前的热点问题并且运用中国知网对（专业关键词1）、（专业关键词2）、（专业关键词3）等关键词进行检索，并且对（适合实证研究）软件进行研究，最终确定论文题目为：（具体论文题目）。
题目确定之后，给学生下达论文指导任务书，并重点对开题报告的撰写进行了如下指导：
1、认真学习（涉及具体专业知识）理论，熟悉（专业）软件的操作，为论文写作打下基础。
2、文献综述除了进行阐述之外，重点要从（填写具体研究思路），形成自己的研究思路。
第二次指导：开题报告方面的指导
参考样本：学生提交了开题报告，经检查存在以下问题和建议：
1、文献综述中对（具体理论）相关性研究概述的过于笼统，应把构建（具体内容）评价（具体专业理论）加以点明，为后期的结构安排做出铺垫。
2、结构安排部分应该重点放在（具体主体方面）。
第三次指导：论文撰写指导
参考样本：学生完成开题答辩后，论文的研究思路与研究方法已经基本形成，现对论文撰写提出如下指导（注意具体内容必须根据实际情况撰写）：
1、论文引言部分重点从背景与意义进行撰写，特别注意建立一套可操作性、具有理论依据、可以评价单一主体的评价方法在文中重点点明。
2、（专业理论）重点考虑（具体内容）等相关研究。研究样本选取考虑（根据实际情况填写）数据。
3、实证分析之后的建议形成自己的独特理论。
第四次指导：论文初稿指导
参考样本：学生提交论文初稿，经检查存在以下问题（具体情况具体分析）：
1、（某个方面）相关理论与文献述评安排结构不合理，建议修改。
2、相关理论界定过于啰嗦，必须说明与文章的关系。
3、具体章节（例如3.1部分）检验分析依据站在哪一个角度，需要进一步说明。
4、结论过于笼统，需要进一步完善，建议从（具体情况）进一步说明。
第五次指导：论文定稿与答辩前指导
参考样本：学生提交论文终稿，经检查，论文基本达到要求，现对论文答辩之前进行如下指导：
1、制作论文答辩PPT，建议6-8个幻灯片，内容言简意赅。
2、熟读论文至少5遍，理清写作思路，根据结构层次简化PPT。
3、答辩过程中注意实证结果与对策之间的衔接，重点说明。
论文指导记录怎么写 就是把老师帮助你看完论文后给你提的建议写上去，然你在什么地方改动，写论文应该注意什么。 论文指导记录怎么填写的？ 应该分成开题、提纲、初稿、修改稿、最终稿等论文撰写的顺序进行指导。 毕业论文指导记录表怎么填写？ 指导记录1 与学生面谈，确定开题《 …………………………》 指导记录2 指导学生修改开题报告，提供参考文献，顶定研究方向。指导记录3 指导学生《………………… 》论文的框架结构给予确定。 指导记录4 指导学生《………………… 》论文的框架结构给予确定。 指导记录5 指导学生《…………………》论文的实践，提出整改意见。 指导记录6 指导学生《…………………》论文的内容及格式，确定论文提交答辩。 本科毕业论文指导教师工作记录怎么写 第 一 次指导主要内容记录 老师在授课时于我们分析了论文应该注意的事项，讲述了相关论文的格式和一些有代表性的论题以及阅读资料的重要性，大体内容如下： 1） 首先是选题。题目的确定意味论文大致内容的确定。所以在这方面要选好想好。 2） 有了题后，就要查阅论文的相关资料以及书写时注意论文的书写格式，要清楚哪个地方能用什么资料?用什么？哪个地方不能用？为什么不能用？ 3） 老师重点指导阅读相关资料，并指点写作方法。 学生签名： 指导老师签名： 年 月 日 第 二 次指导主要内容记录 就一些关于毕业论文计划进程表的制定等方面的问题。老师通过电话对我 进行了相关方面的指导。从而让我对毕业论文有了更深入全面的了解，并对我的论文提纲的提出修改意见，并在构思论文的框架、行文及思想表达上给于补充.从而我在整理上完成论文初稿。 学生签名： 指导老师签名： 年 月 日 第 三 次指导主要内容记录 审阅初稿，老师对初稿作出修改，提示论文观点存在的问题，调整文章布局，在行文、语言表达等提出观点。格式方面作出要求并提出修改的具体意见或建议。从而为我下一步的继续增加了信心。 学生签名： 指导老师签名： 年 月 日 第 四 次指导主要内容记录 老师对上一稿作出修改。并对文献综述进行指导。通过几次修改最终定稿，并做好注释、参考文献、资料装订等扫尾工作，最后我还是得到了老师的肯定，终于完成了论文，从而形成定稿。在这我很感激指导老师对我们的帮助，让我的大学时代有了个好的结束，为我的大学生活画上了一个圆满的句号。最后想说声，老师，您辛苦了！ 学生签名： 指导老师签名： 年 月 日 论文进展情况记录的指导老师意见怎么写 论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。资料我有的。要吗？ 毕业论文指导记录怎样写 20分 这是学院要求指导老师写的东西。如果老师为了省力和方便，会让毕业生自己写，然后紶给老师，他会略作修改。总归，这是学院给每个指导老师的任务！ 论文指导记录里的问题和对策怎么写 就写些你带着学生做的试验，做的讨论 引导 还有指导查了什么资料 以及进行了文献检索 电脑软件的使用 都算的。 论文指导记录表中的改进建议怎么写 理论论据：作为论据的理论总是读者比较熟悉的，或者是为社会普遍承认的，它们是对大量事实抽象，概括的结果。理论论据又包括名言警句、谚语格言以及作者的说理分析。 使用论据的要求：①确凿性。我们必须选择那些确凿的、典型的事实。引用经过实践检验的理论材料作为论据时，必须注意所引理论本身的精确涵义。②典型性。引用的事例应该具有广泛的代表性，代表这一类事物的普遍特点和一般性质。③论据与论点的统一。论据是为了证明论点的，因此，两者联系应该紧密一致。 本科生毕业论文写作指导记录怎么写 要参考的话，师哥有的。论文的引言，问题的提出;、选题意义;、文献综述;、研讨办法;、论文构造布置。这个其实说的很好写的，论文的写作不像写一首短诗、一篇散文、一段札记那样随感而发，信手拈来，用一则资料、几段短语就表达一种思想、一种感情;
边缘就是灰度突变的地方。边缘检测一般就是对图像做微分，得出变化的部分。例如一维图像 3 3 3 6 9 9 9 9 9 ，每三个相邻的像素中，用左右两个像素相减的差值作为该像素的值写入，去掉靠边的像素，变为 0 3 6 3 0 0 0 ，其中如果出现负数要自己处理下，例如赋值成0. 。这样，最大值6出就是灰度变化最剧烈的地方，可以认为是边缘。二维情况下原理相同。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
HED 论文： Holistically-Nested Edge Detection HED（Holistically-Nested Edge Detection）是一个端到端的边缘检测网络，特点是提取不同尺度的特征，和多输出的多监督及融合。 HED 在产业上应用比较广泛。 Holistic：指该方法的预测和训练都是端到端的；Neted：指通过多层级的输出，渐进地优化最终结果。作者的命名逻辑... 看这篇边缘检测的论文主要是想知道边缘检测的损失函数应该怎么设计。我本来的想法是直接像语义分割一样，用 IoU ，后来想想不对，如果一个边缘检测结果是 GT 平移了几个像素，那它仍可称得上好，但它的 IoU 却会骤降至和随机结果差不了多少。如果对边缘检测问题用 IoU 做优化对象，恐怕在优化时根本找不到可以下降的梯度方向。边缘检测的任务是提取图像内每个对象的边界，而排除对象的纹理。HED 被设计以解决两个问题：（1）对图像整体的训练和预测，End-to-end；（2）多尺度的特征提取。端到端很容易实现，因为边缘检测任务的输入和输出都是一张图片，只是通道数不同，很明显可以应用一个全卷积的网络来实现。HED 的骨干网络采用 VGG，并将 VGG 后面的全连接层结构全部移除，只保留卷积层。一些曾被应用过或正在被应用的多尺度特征提取方法。 (a) 多通路并行网络，通过不同的网络深度得到不同的感受野，输出聚合在一起； (b) 跳线连接，将来自不同卷积层的输出通过跳线连接在一起，作为特征提取结果（实际上跳线连接也可以在各个卷积层之间连接，而不仅限于到输出层，比如 U-Net 结构）； (c) 同一个网络，采用不同尺寸的输入； (d) 不同深度的网络完全分立（这个方法感觉最拉跨，各个尺度上的特征没有相关性，也没听说过有人这么搞）； (e) HED 提出的结构，在卷积网络的不同深度引出“侧输出”，将这些侧输出聚合成最终输出（和 (b) 的不同在于每个侧输出都能被监督并进行反向传播，这里应用了中继监督的思想，也是一个很泛用的做法）。这篇文章也用了中继监督，之前看的 Stacked Hourglass 也是。不过 Stacked Hourglass 的侧输出是还要被输入到下个特征提取网络里继续 refine 的，旨在迭代地优化输出结果。 HED 的侧输出和 GoogLnet 等一些常见的侧输出比较像，前面也说了，浅层的特征保留了更多的信息，但是相对而言感受野更小，那么 HED 就取多个不同深度的特征，分别在这些位点设置输出层。具体地，HED 在每个 VGG 内尺寸的特征图上引出一个卷积层作为侧输出层。HED 将边缘检测任务归纳为对每个像素点的二分类任务——“边缘”和“非边缘”。对于 HED 的单个输出而言，其损失函数为所有像素点的二分类损失函数的和，另外，由于边缘占的像素总数一般都会少于非边缘，所以实际是边缘的像素提供的二分类损失函数会乘以一个更大的权重，以进行正负样本平衡。HED 整体的损失函数就是它所有输出的损失函数的加权和。 转化成数学语言就是：其中 指特征提取网络（VGG）的权重， 指 HED 第 层输出的输出层权重， 为平衡每层输出为最终损失贡献的系数， 为平衡正负样本的系数， 和 分别指代边缘像素和非边缘像素， 为像素 输出的置信度。 上面的损失函数是针对每个侧输出进行优化，HED 的最终输出是每个侧输出按照一定的权重加总得到的融合输出，这些权重是通过训练学习到的，而非人为设定的。 融合输出的损失函数如下：其中融合输出 ， 是每个侧输出在融合时的权重， 计算输出和 GT 之间的距离，这里采用交叉熵函数。 整个模型在训练时的优化目标权重为：可以看到，最终的损失函数中存在一定的冗余，由于融合输出是由侧输出得到的，侧输出似乎被不止一次地惩罚了。不过，先不论这种冗余是不是必要的，据作者言，只对融合输出进行惩罚得到的效果是不够好的，因为模型总会区域学习更大尺度上的特征。 HED 的损失函数是一种很直接的思路，不过任然有这样的问题：当一个被预测为“边缘”的像素点实际上是“非边缘”时，不管它和 GT 离得有多近，体现在损失函数上，都和一个差 GT 十万八千里的像素点没有区别。这种设计——就我个人的理解——会让损失函数的梯度出现大面积的平坦区域，梯度下降难以工作。但目前的工作似乎都是在用交叉熵作为损失函数，虽然今年也提出了 G-IoU、D-IoU 等将 IoU 调整后作为损失函数的方法，但是限于数学表达上的困难，目前只能应用于矩形边界框，而不能应用于像素集分割。
不要紧张，首先发文章的实质你弄清楚了就好办了： 发文章和大便的区别 1.都是憋出来的 2.肚子里有货才爽，否则很痛苦 3.即便肚子里面有货，也得有paper才行 4.paper越多心里越踏实 5.paper上的都是屎 6.paper不能是别人用过的 7.paper虽然是别人用过的，但是看不出来就行 8.运气够好的话可以借到paper 9.没有paper的话，如果你很有钱也能解决问题 10.实在没有paper，直接拍拍屁股走人是很需要勇气的 11.出来之后都觉得很爽的
我的也是这个题目 还没开始做呢 主要是对算法的介绍与比较，然后用其中某两种算法进行编程用软件处理出结果 在对结果进行分析 大概流程就是这样
但凡是要评职称或是投稿期刊的论文均要经过查重，自身所创作的论文是否要查重与本身的学历并无关联，现如今即使是学位位极博士或是院士的学者创作论文依旧少不了论文查重这一程序。若是硕士毕业论文创作查重率依旧在危险边缘，
国内外现状常用的经典边缘检测算法你的改进算法总结附注你的关键代码
会的，硕士毕业一年后是有可能再次查重论文的，不过不会全部查，主要是以抽查的方式，硕士论文抽5%左右，博士论文抽10%左右，会不会查到你，就看运气好不好了
论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:
图像可以由下式获得:
论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。
论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。
论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。
论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)
论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。
论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。
论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。
论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。
论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。
论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。
论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。
论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。
论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。
论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。
论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。
论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。
论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。
论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。
论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。
论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。
参考：
信号的大小，因为有很多时候可能信号不好，或者说因为有很多家特殊的原因，所以这个基本上都是可以进行辨别的。
信号的多分辨率分析(MRA，Multi-resolution Analysis)又称为多尺度分析，是建立在函数空间概念的理论，创建者S.Mallat是在研究图像处理问题时建立这套理论，并提出了著名的Mallat算法。MRA不仅为正交小波基的构造提供了简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。尤其是其基本思想与多抽样率滤波器组相一致，建立了小波变换与数字滤波器之间的联系。因此MRA在小波变换理论中具有十分重要的单位。
论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理 ,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值 ,对融合图像进行边缘检测 .试验结果表明 ,此方法不仅能有效地抑制噪声 ,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。
扩展资料：
多分辨率分析定义2：
这一系列近似具有不同的分辨率,因而称为多分辨率分析.借鉴于金字塔算法,人们将连续小波理论推广到离散领域.从滤波器概念上讲,小波变换就是不断以两组正交的高通和低通溥波器对愉入信号f(t)进行滤波
源自: 一种失真度可控的图像编码方法 《无线电通信技术》 1997年 徐佩霞,孙功宪
来源文章摘要：提出一种基于小波变换和误差反馈的可选失真度的图像编码方法,适用于远程数据库查询和可变比特率图像分层传输。它通过小波变换把图像分解到不同分辨率上,然后用误差反馈的方法进行逐级补偿。由于所有前级分辨率的编码误差都可以得到补偿,因而可以恢复无失真的图像。
多分辨率分析定义3：
它对信号局部化分析是在许多不同尺度上进行的,因而又称为多分辨率分析〔2,3〕.小波分析的范围十分广泛,它包括:在数学领域的数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等
源自: 反刍动物前胃舒缩应变的小波分析 《新疆农业大学学报》 2003年 刘后森,李志斌,魏俊智
参考资料：百度百科-多分辨率分析
举个例子，希望有所帮助。clc; clear all; close all;X=rgb2gray(imread('lena.jpg'));x=X;x=double(x);line=250;column=250;J=6;Tu=7;smooth_area_num=20;edge_area_num=40;for i=1:line coef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4'); coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4'); coef3(i,:)=cwt(x(i,:),J,'bior4.4');endmax=0;max_loc=0;max_num=15;for i=1:line j=1; while j