在德沙西翁的算法中间的图像

输入图像RGB capturada con poca luz。

A=imread(“低光_11.jpg”）;图中,imshow(一个);

在影像中，观察原始波罗萨的影像。

AInv=补码（A）；图，imshow（AInv）；

雷杜斯卡·拉内布利纳·乌利桑多·拉夫西翁（Reduzca la neblina utilizando la función）。伊姆雷泽

BInv=imreducehaze（AInv）；图，imshow（BInv）；

在这方面，我们将取得更多的成果。

B=补码（BInv）；

原版图片和原版图片是平行的。

图，蒙太奇（{A，B}）；

Mejorar los resultados aún más utilizdo parámetros opcionales伊姆雷泽

如果有一个重要的结果，我可以给你一个新的比喻，可以给你一个具体的比喻。伊姆雷泽

BInv=imreducehaze（AInv，“方法”,“大约”,“对比度增强”,“助推”）;BImp = imcomplement (BInv);图中,蒙太奇({,BImp});

我有一个美好的未来

输入图像RGB capturada con poca luz。

A=imread(“lowlight_21.jpg”）;

Invierta画像。

AInv=补码（A）；

德瓦拉纳多算法学院。

BInv=imreducehaze（AInv，“对比度增强”,“没有”）;

因维塔·洛斯·雷斯塔多斯。

B=补码（BInv）；

原版图片和原版图片是平行的。

图，蒙太奇（{A，B}）；

把颜色的中位数还原成颜色差异的空间

颜色RGB和颜色L*a*b*的图像中心。

Lab=rgb2lab（A）；

因维尔塔图片库L*a*b*。

LInv=imcomplete（Lab（：，：，1）。/100）；

我想把它转化成一个应用程序función。伊姆雷泽

LEnh = imcomplement (imreducehaze (LInv“对比度增强”,“没有”));

萨塔西翁酒店。

LabEnh(:，:，1) = LEnh .* 100;LabEnh(:，:，2:3) = Lab(:，:，2:3) * 2;%增加饱和度

从新图像到新图像再到原图像再到新图像，平行地。

AEnh=lab2rgb（LabEnh）；图，蒙太奇（{A，AEnh}）；

Mejorr los resultados usando la去噪

拉斯伊马基内斯在卢兹·普伊登（luz pueden）与鲁伊多（ruido）的合作中。这是一个非常好的例子。这是一个非常重要的过程。

在墨西哥的图像中，利用图像的功能。IMD滤波器

B=imguidedfilter（BImp）；图，蒙太奇（{BImp，B}）；

艾斯蒂马多地图

输入图像RGB capturada con poca luz。

A=imread(“lowlight_21.jpg”）;

Invierta画像。

AInv=补码（A）；

这是一张图片。

[BInv，TInv]=imreducehaze（AInv，“方法”,“approxdcp”,“对比度增强”,“没有”）;

因维塔·拉梅乔拉达。

T = imcomplement (TInv);

原版junto al mapa de iluminación estimado en color falso原版图片。

图，子批次（1,2,1）；imshow（A），标题(“微光图像”); 子批次（1,2,2）；imshow（T），标题(“照明地图”); 彩色地图（gca，hot（256））；

Limitaciones

埃斯特·梅托多·普埃德（Este método puede）是阿尔古诺（algunos）家族的成员，他们的家族成员中有许多人都是在波卡卢兹（poca luz）的条件下适应运河的。

Referencias

董璇等，《巴亚伊鲁米纳西翁的算法与效率》，多媒体与信息博览会（ICME），2011年IEEE国际会议。IEEE，2011年。