机器视觉图像增强项目：去雾与光照调节

资源摘要信息:"机器视觉实践课程作业：对图像进行增强，涉及到图像去雾、低光照、不均匀光照的增强，并用qt写了界面+数据+源代码+文档说明" 在现代信息技术领域，机器视觉技术是其中的一个重要分支，它通过模拟人类视觉系统来获取、处理和分析图像信息，以实现对真实场景的复原或特定特征的检测。图像增强是机器视觉中的一个核心环节，其主要目的是提高图像的视觉质量，使之更适合于人类视觉感知或机器处理。本实践课程作业聚焦于图像增强技术，主要包含以下三个方面的应用： 1. 图像去雾 在图像去雾的研究中，我们通常面对的是因为雾霾、烟雾等大气散射效应导致的图像质量下降问题。去雾算法的目的是恢复图像的真实颜色和对比度，以便于后续的机器视觉任务。常见的去雾算法包括暗通道先验、基于物理模型的恢复算法等。在本课程作业中，学生需要实现一种有效的去雾算法，并在算法的基础上设计用户友好的界面，让用户能够直观地看到去雾效果。 2. 低光照图像增强 当图像拍摄时环境光线不足，如夜晚或光线昏暗的室内环境，往往会得到低光照图像。这类图像的特点是噪声大、对比度低、细节丢失严重。为了改善这些问题，通常会采用一些图像处理技术，如直方图均衡化、Retinex理论、小波变换、多尺度Retinex(MSR)等。在本课程作业中，学生将实践这些技术，并通过qt界面展示增强前后的效果。 3. 不均匀光照图像增强 在实际拍摄过程中，由于光源、反射、阴影等因素的影响，图像常常会存在不均匀的光照分布，这会严重影响图像质量，降低后续处理算法的效果。不均匀光照的增强，旨在校正图像中的光照分布，使图像整体亮度均匀。常见的处理方法包括基于直方图的全局校正方法、局部对比度增强方法等。在本课程作业中，学生将学习并实现这些方法，并通过设计的qt界面与用户交互。 本课程作业的实践部分包括使用qt进行界面设计、数据处理、源代码编写和文档说明。Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，广泛用于开发图形用户界面应用程序。在本课程作业中，学生需要利用qt的信号与槽机制、图形视图框架、模型-视图-控制器(MVC)设计模式等技术来构建用户界面，实现用户与程序的互动。 项目源代码经过测试运行，并且在答辩评审中获得了较高的平均分，说明其质量和性能是值得信赖的。该资源适合计算机相关专业的学生、老师或企业员工下载学习，同样也适合初学者或是想要进阶的开发者。项目的实现基础扎实，提供了良好的学习素材和进阶研究的起点，还可以作为毕业设计、课程设计等实践项目的参考。 下载该项目后，用户应首先阅读README.md文件，了解项目的安装、运行流程和注意事项。请注意，本资源仅供学习参考之用，禁止用于商业目的。在使用过程中，如遇到问题，可以通过私信进行交流，甚至可以得到远程教学的帮助。此外，如果用户具有一定的基础，也可以在现有的代码基础上进行修改和扩展，以实现新的功能或满足特定的需求。