此程序对于增强水下模糊图像有帮助，首先将RGB空间转换到HSV空间，然后增强饱和度S的值，整体提高了图像的饱和度。

光在水中传布时受水的排汇传染以及水中微粒的散射传染而暴发衰减;因水的浊度变更,且水下拍摄时景深不一,导致水下患上到的图像雾化水暖以及色调倾向不合。
传统的去雾算法用于处置这些模糊水暖以及色差多变的图像时下场欠佳。
针对于该下场,提出基于亮通道色调赔偿与领悟的水下图像增强算法。
起首,基于亮通道对于原图像举行色调赔偿,患上到色调赔偿的图像;再对于色调赔偿的图像举行自顺应比力度拉伸患上到比力度高的明晰图像;末了付与多尺度领悟策略对于色调赔偿后的图像及比力度拉伸后的图像举行领悟。
下场评释,本文算法可普及使用于多种水飞腾质图像,且在无任何先验信息的前提下,能实用普及水下图像比力度战争衡图像色调。

1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价

UCIQE方法一致认为具有更好的清晰度、对比度和亮度，愈加丰富的色彩和自然的表面，并且远景目标得到更好揭示的图像具有更高的质量分数，这一点符合人类的视觉感知。

基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法，对于水下图像处理很有协助

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。