暗通道算法Matlab代码-关于低照度图像增强的发表。

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简介：
该研究成果集中探讨了暗通道Matlab代码在低照度图像增强领域的应用。这份出版物合集包含一系列关于低照度图像增强的文献和资源。其中，对图像质量指标PSNR（峰值信噪比）以及SSIM（结构相似性）进行了评估，并提供了相应的论文和Matlab/Python代码。此外，还包括VIF（视觉质量）、FSIM（功能相似性）和NIQE（自然度图像质量评估器）等指标的讨论，并附带了相关的论文、Matlab/Python代码以及一些研究成果。该数据集与BMVC2018会议相关，并提供了相应的资源。同时，还收录了2020年发表的“边缘增强型多重曝光融合网络（AAAI2020）”论文及其代码，用于微光图像增强。此外，还列举了科莫尔·穆里亚等人发表的相关研究：一项关于学习在黑暗中观看的技术的调查以及使用深度照明估计的曝光不足照片增强的研究。江海洋、郑银强等人发表的“学习在黑暗中看运动物体（ICCV2019）”和陈晨等人发表的“在黑暗中看见运动（ICCV2019）”也包含在内，并提供了对应的Matlab/Python代码和网络资源。最后，还包含了2018年用于弱光增强的深度Retinex分解的相关资料。

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暗通道Matlab代码——关于低光照图像增强的文献: 关...

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这段文字介绍了一段用于低光照条件下图像增强的Matlab代码。基于“暗通道先验”原理，该程序能够有效提升图像细节和对比度，适用于各类需要改善弱光环境下的视觉效果场景。关于低照度图像增强的出版物合集： 1. 图像质量指标： - PSNR（峰值信噪比）：[论文][matlab代码][python代码] - SSIM（结构相似性）：[论文][matlab代码][python代码] - VIF（视觉质量）：[纸张][代码] - FSIM（功能相似性）：[论文][代码] - NIQE（自然度图像质量评估器）：[论文][matlab代码][python代码] 2. 数据集： - bmvc2018 3. 论文及代码： - 通过边缘增强型多重曝光融合网络（AAAI2020）实现EEMEFN微光图像增强，作者：科莫尔·穆里亚等。 - 学习在黑暗中观看的技术：一项调查 - 使用深度照明估计的曝光不足照片增强（CVPR2019） - 学习在黑暗中看运动物体（ICCV2019），作者：江海洋，郑银强 - 在黑暗中看见运动（ICCCV2019），作者：陈晨，陈启峰，敏敏，弗拉德·科顿 - 用于弱光增强的深度Retinex分解

关于低照度图像增强的一种改良算法研究

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本研究旨在改进低照度环境下的图像处理技术，提出了一种新的算法以增强图像清晰度和细节表现，提升夜间或光线不足条件下的视觉效果。为了提高低照度图像的可视性和清晰度，本段落提出了一种基于梯度策略的DCT域低照度图像增强算法。该算法首先将图像分为入射分量和反射分量，并建立灰度线性增强模型以对入射分量进行处理；然后分别将两个部分转换到离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）域中，在此过程中采用局部梯度融合准则来进行多聚焦融合。为了确保图像质量的一致性和准确性，算法还引入了一套一致性判别机制来校验最终的融合效果。最后通过逆DCT变换得到增强后的低照度图像。实验结果表明，该方法在改善阴暗区域细节可见性方面具有显著的效果。

改进暗通道原理的去雾图像增强算法

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本研究提出了一种基于改进暗通道原理的去雾图像增强算法，旨在优化视觉效果并提升图像质量。通过调整参数与引入新模型，该方法能够有效减少雾霾影响，恢复更多细节和色彩饱和度，在保持计算效率的同时提高处理精度，适用于多种场景下的图像清晰化处理需求。基于改进暗通道的去雾算法在图像增强与图像修复之间存在一定的交叉点。尽管前者侧重于客观标准，后者注重主观感受，但它们共同的目标都是提升图像质量。图像去雾是这两种技术相互结合的最佳例证之一。如果将雾霾视作一种干扰因素，则去除它的目标就是恢复到无霾条件下的清晰度，这是非常明确的客观指标。然而，若把在有雾霾环境中拍摄的照片视为原始状态的一部分，那么去雾过程就成为为了改善视觉效果而进行的一种图像增强操作。

LIME低光照图像增强算法.zip

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本资源提供一种用于改善低光照条件下图像质量的技术——LIME算法。该算法能够有效提升图片亮度、色彩饱和度并减少噪点，适用于夜间摄影或光线不足环境下的图像处理需求。 LIME低照度图像增强算法包含C++程序和测试效果图像，可以直接使用，并且效果非常惊人，十分值得下载。

基于OpenCV的低照度图像增强(C++)

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本项目利用C++和OpenCV库，开发了一种算法以提高低光照条件下图像的质量。通过改进图像对比度与亮度，使得细节更加清晰可见。本段落介绍了一种使用OpenCV3.2与VS2017在C++环境下实现的低照度图像增强方法。该代码针对全局较暗的图片进行了优化，并能够有效提升其亮度，使细节更加清晰可见。此外，代码包含详细注释和示例测试用图两张，便于理解和调试使用。如果有任何问题或建议，请随时反馈交流。

基于Retinex-UNet算法的低光照图像增强

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本研究提出了一种结合Retinex理论与U型网络结构的创新算法——Retinex-UNet，专门用于改善低光照条件下图像的质量。通过优化图像亮度和对比度，该方法显著提升了细节可见性和整体视觉效果，在夜间或光线不足环境中具有广泛应用前景。基于Retinex-UNet算法的低照度图像增强方法能够有效提升夜间或光线不足环境下的图像质量。此算法结合了Retinex理论与深度学习中的U型网络结构，通过分解图像的反射分量和照明分量来改善低光照条件下的视觉效果，并利用卷积神经网络进行端到端的学习优化，以实现更好的图像增强性能。

低光照图像增强代码汇总

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本项目汇集了多种针对低光照图像进行亮度和清晰度提升的技术与算法实现代码，旨在帮助用户改善夜间或光线不足环境下的图片质量。该项目包含了Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等多种低照度图像增强代码，并且这些代码已经过测试，可以直接运行。

一种新型的低照度彩色图像增强算法

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本研究提出了一种创新的低照度环境下彩色图像增强方法，显著提升了夜间或光线不足条件下图像的质量和色彩还原度。该算法通过先进的信号处理技术优化了视觉体验，在多种应用场景中展现出优越性能。为了增强彩色图像而不引起色彩失真，在HSV颜色空间中保持色相不变的基础上，提出了一种采用分段对数变换来增强饱和度，并结合多尺度Retinex算法进行边缘保持以改善色调的低照度彩色图像增强方法。实验结果显示，该方法在保留图像色相和边缘的同时，显著提升了图像的视觉效果，提高了亮度和对比度。通过对25幅低照度图像的数据分析发现，平均亮度、标准偏差以及对比度分别增加了94.95%、20.93% 和 29.88%，相比带色彩恢复功能的多尺度Retinex算法而言，熵值与对比度增量提高了7.34%和151.51%，效果优于传统的Retinex算法。

低照度图片增强代码集合

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本项目汇集多种算法，旨在提升低光照条件下图像质量。通过Python等语言实现，包含去噪、细节恢复等功能，适用于夜间摄影及监控视频处理等领域。在低照度场景下进行目标检测任务会遇到图像RGB特征信息少、提取特征困难以及识别与定位精度不高等问题，这大大增加了检测的难度。为解决这些问题，可以使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，并通过目标检测网络来提高特定目标检测的精确度。本资源提供了多种低照度图像增强代码，包括传统方法、Retinex算法、EnlightenGAN、SCI（Single Image Contrast Enhancement）、Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）、IceNet、RRDNet和URetinex-Net等技术，并且这些代码已经过测试，可以立即运行。 ### 低照度图像增强技术概述在计算机视觉领域中，特别是在目标检测任务里，处理光线不足的环境是一项挑战。由于缺乏足够的光照，这类图像通常具有较差的可视性，导致RGB特征信息减少，从而影响后续的特征提取、识别与定位准确性。为解决这一问题，研究人员开发了多种方法来改善低照度图像的质量。 ### 图像增强技术原理图像增强技术主要通过算法处理来提升图像质量。在低光照条件下，目标是增加亮度、对比度和颜色信息，从而更好地提取特征。这些技术大致可以分为传统图像处理方法和基于深度学习的方法两类。 #### 传统图像处理方法 - **Retinex算法**：一种经典的增强图像色彩真实性和细节的技术。 - **SCI（Single Image Contrast Enhancement）**：通过局部对比度调整来提升图像细节的单图象对比度增强技术。 - **Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）**：无需参考图片即可进行曲线估计并实现图像质量改善的方法。 #### 基于深度学习的方法 - **EnlightenGAN**：结合生成对抗网络(GAN)来提升低光照环境下的图像逼真度和自然性。 - **IceNet**: 一种基于深度学习的模型，用于有效恢复低光环境下图片细节并保持良好的视觉效果的技术。 - **RRDNet（Recurrent Residual Dense Network）**：利用循环残差密集网络进行图像增强的方法，适用于低光照条件下的图像修复任务。 - **URetinex-Net**: 结合了U-Net架构和Retinex理论的深度学习模型，专门用于提升低照度环境中的图片质量。 ### 技术应用案例上述提到的技术在安防监控、夜间野生动物监测等场景中非常有用。通过使用这些技术来提高图像的质量可以显著增强后续处理如目标检测或人脸识别任务的效果。 ### 实践资源为了方便研究者和开发者进行实践探索，提供了一系列低照度图像增强的代码资源。经过测试验证后可以直接运行使用的代码包括但不限于上述提及的各种技术方法。 ### 结论对于提升计算机视觉任务性能而言，低光照条件下的图像质量改善至关重要。无论是传统的处理方式还是基于深度学习的新技术都在不断推动这一领域的进步和发展。通过合理选择和应用这些技术可以显著提高在光线不足环境中的目标检测等任务的准确性和可靠性。未来随着新技术的发展与现有方法的优化，该领域将展现出更加广阔的应用前景。

基于Retinex理论的低照度图像增强算法改进版

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本研究提出一种改进型算法，基于经典Retinix理论，专门针对低光照环境下的图像处理问题。通过优化算法细节，有效提升暗光条件下图像的整体清晰度与色彩真实感，为夜视监控、天文摄影等领域提供了强有力的技术支持。本段落提出了一种基于视网膜和皮层(Retinex)理论改进的低照度图像增强算法，用于恢复光照不均匀或光线暗淡环境下采集到的图像原有的视觉特征、减少噪声。该方法首先将低照度图像从RGB空间转换至HSV空间，并在V通道进行处理以避免破坏三基色的比例关系；接着采用一种改良后的多尺度Retinex (MSR)算法来估计光照分量，同时使用非局部均值(NLM)滤波替代传统的高斯滤波方法。通过利用相邻窗口间的递归关系简化计算过程，该方法不仅能够精确地估算出图像中的光照成分，还能提高处理速度；最后将图像转换回RGB空间以适应人眼的习惯视觉模式。实验结果表明，所提出的算法可以显著提升低照度条件下拍摄的图片清晰度，并且有效地保留了原始图像的重要细节信息。