根据水下光传播路径和0度45度90度135度 偏振图片进行水下图像增强 python程序

时间: 2024-01-15 09:04:55 浏览: 40
下面是一个简单的 Python 程序,用于根据水下光传播路径和偏振图像进行水下图像增强: ```python import cv2 import numpy as np # 读取水下图像和偏振图像 underwater_image = cv2.imread('underwater_image.png') polarized_image_0 = cv2.imread('polarized_image_0.png') polarized_image_45 = cv2.imread('polarized_image_45.png') polarized_image_90 = cv2.imread('polarized_image_90.png') polarized_image_135 = cv2.imread('polarized_image_135.png') # 定义函数,根据偏振图像和水下光传播路径进行增强 def enhance_underwater_image(underwater_image, polarized_image_0, polarized_image_45, polarized_image_90, polarized_image_135): # 将偏振图像转换为灰度图像 polarized_image_0_gray = cv2.cvtColor(polarized_image_0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) polarized_image_45_gray = cv2.cvtColor(polarized_image_45, cv2.COLOR_BGR2GRAY) polarized_image_90_gray = cv2.cvtColor(polarized_image_90, cv2.COLOR_BGR2GRAY) polarized_image_135_gray = cv2.cvtColor(polarized_image_135, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算水下图像中的散射光和直射光 scattered_light = (polarized_image_0_gray + polarized_image_90_gray) / 2.0 direct_light = (polarized_image_45_gray + polarized_image_135_gray) / 2.0 # 计算散射光和直射光之间的差异 diff = scattered_light - direct_light # 对水下图像进行增强 enhanced_image = underwater_image + np.uint8(diff) return enhanced_image # 调用函数,进行水下图像增强 enhanced_image = enhance_underwater_image(underwater_image, polarized_image_0, polarized_image_45, polarized_image_90, polarized_image_135) # 显示结果 cv2.imshow('Underwater Image', underwater_image) cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个程序中,我们使用 OpenCV 库来读取水下图像和偏振图像,并定义了一个函数 `enhance_underwater_image` 来对水下图像进行增强。在函数中,我们首先将偏振图像转换为灰度图像,并计算出水下图像中的散射光和直射光。然后,我们通过计算散射光和直射光之间的差异来对水下图像进行增强。最后,我们调用函数并显示结果。 需要注意的是,这个程序只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

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