针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

给定入射角、偏振、波长、每层的复折射率和每层的厚度，该程序生成多层叠层的复反射和透射系数。 该程序假定介质入射和出射介质是无损的，但薄膜层可能是有损的（这是由折射率的复杂性质造成的）。 该程序还假定所有层都是非磁性的。 磁性介质可以通过更一般的理论来处理（参见下面引用的技术报告）。 该程序基于 K. Pascoe 撰写的技术报告， “通过分层有损介质的反射率和透射率：A 用户友好的方法”，2001 年。有关技术信息，请参见以下链接纸： http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADA389099 用法： [r,t,R,T,A]=jreftran_rt(l,d,n,t0,polarization) 在哪里l = 自由空间波长，以纳米为单位d = 层厚度矢量，以纳米为单位n =层复折射率

计算多层膜结构的透射率，用matlab进行仿真

使用一维FDTD和总场/散射场源，计算标准具板的透射和反射光谱。 施加完全吸收边界条件。 我参考了 UTEP Raymond Rumph 博士关于这些主题的精彩讲座。http://emlab.utep.edu/ee5390cem.htm

选择周期阵列微纳结构金属银膜作为研究对象, 用有限元方法对其透射特性进行了数值模拟。研究了孔径大小、金属膜厚度、阵列周期以及入射光的偏振状态对微纳结构透射谱线的影响。结果表明, 透射谱线只对阵列周期的变化敏感。

由于水体对光的吸收和散射作用, 水下图像往往存在对比度低、细节模糊和颜色失真等问题, 为此提出一种基于场景深度估计和白平衡的水下图像复原方法。首先, 采用Sobel边缘检测和形态学闭运算将水下图像中与场景深度相关的块分离, 对RGB通道与场景深度的变化关系进行回归分析, 以得到场景深度图像并估计水下背景光; 其次, 对衰减严重的颜色通道取其逆通道, 以修正透射率估计; 然后, 通过逆求解水下光学成像模型来消除后向散射; 最后, 改进白平衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变, 得到复原后的水下图像。与典型的4种水下图像复原方法进行主客观评价比较, 实验结果表明, 该方法可以有效地提升低质量、低照度的水下图像的细节清晰度和色彩保真度, 恢复真实的视觉效果。

透射、反射、吸收光谱借鉴.pdf

透射反射偏光显微镜归纳.pdf

matlab如何敲代码谨慎 Fluspect模拟叶子的反射率（R），透射率（T）和荧光。 使用此代码，您可以使R和T适合高光谱测量。 使用此程序，您可以通过Fluspect的反演从高光谱叶片水平测量中检索叶片结构参数。 模型代码位于目录“ Fluspect_retrievals /”中 第1步：将测量数据放置在“数据/已测量/”中：一个文件包含波长，另一个文件包含反射率，第三个文件包含透射率透射率数据 步骤2.编辑并保存input_data.xlsx。 指定如何加载测量值。 默认情况下，示例数据已加载。 指定要调整的参数 指定要调整的输出（反射率，透射率或两者） 指定初始参数值 步骤4.从Matlab运行脚本“ master”拟合的参数存储在结构“ leafbio”中。 拟合光谱存储在“ leafopt”结构中。 输入“ leafbio”，输入以检查拟合的参数。 输出也存储在输入电子表格中指定的目录中。

针对暗通道先验在天空区域的失效问题,提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域;其次,利用亮度模拟景深,重构亮度透射率,并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率,最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理;大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域中像素强度值前0.1%的像素中值;最后,经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法针对含雾图像能够有效地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,明亮度适宜,颜色自然。