利用深度学习技术，对低光图像进行亮度处理。

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简介：
利用MATLAB的亮度代码LLNet，通过深度学习技术对低光图像进行提升。该存储库是对Theano上[LLNet：用于自然微光图像增强的深度自动编码器方法](https://github.com/yuyun/LLNet) 的一个实现。它包含了用于运行LLNet的代码模块，并提供了一个图形用户界面，方便用户操作。用户可以自主选择从零开始训练神经网络，或者加载预先训练好的模型来对大量图像进行增强处理。请注意，在“model/”目录下可以找到使用17x17补丁的经过训练的模型示例，以了解如何运行程序。为了启动图形用户界面程序，请打开终端并导航到该目录，然后输入：#!bashpythonllnet.py。对于仅命令行界面，请输入以下命令来训练新模型：#!bashpythonllnet.pytrain[TRAINING_DATA]。要对图像进行增强处理，请输入：#!bashpythonllnet.pytest[IMAGE_FILENAME][MODEL_FILENAME]。例如，您可以执行以下命令：#!bashpythonllnet.pytraindatafolder/yourdataset.matpythonllnet.pytestsomefolder/darkpicture.pngmode

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MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像

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本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令：为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`

采用IRCNN和计算机深度学习技术进行图像处理

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本研究运用IRCNN及计算机深度学习技术优化图像处理过程，旨在提升图像质量与处理效率，为视觉识别等领域提供先进解决方案。本段落探讨了使用IRCNN及深度学习技术来处理图像退化问题的方法。我们采用了一种结合基于模型的优化方法与判别式学习策略的新颖途径，并利用Python编程语言实现这一解决方案。当图像在传输或存储过程中遭受损害时，即发生了所谓的“图像退化”。为解决此类问题，本段落提出将最大后验概率（MAP）框架应用于逆向问题求解中。具体来说，就是通过优化模型来寻找最可能的原始图像x，在给定观察到的退化图像y的情况下。基于模型的优化方法能够灵活应对多种逆向挑战，但计算成本较高；而判别式学习法则能迅速处理特定任务，尽管需要依赖于专门训练数据集。为了兼顾效率与灵活性，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来构建快速有效的去噪器，并将其嵌入到基于模型的优化框架中。我们的IRCNN架构包括7层：每两层之间由膨胀卷积、批标准化和ReLU激活函数构成；第1层及最后一层则分别为单个膨胀操作。各层级采用不同的扩张率（1, 2, 3, 4, 3, 2 和 1），中间的特征图数量固定为64。此外，文中还介绍了几种网络设计与训练技巧的应用，如扩大感受野、加速学习过程的技术以及减少边界效应的方法。同时提及了K-均值算法作为聚类分析的一种常见手段，并提供了Python和R语言中的实现示例代码。总而言之，本段落通过结合IRCNN技术和深度学习框架，提出了一种创新性的图像恢复策略，旨在解决由退化引起的视觉信息损失问题。

一种利用光强图像进行深度学习的波前复原技术

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本研究提出了一种基于深度学习的新型波前复原方法，通过分析光强图像来恢复原始波前信息，适用于光学系统中的高精度成像与校正。基于深度学习的波前复原方法利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型直接从输入光强图像中获取波前像差的Zernike系数，无需进行迭代计算，因此该方法简单且易于实现，有助于快速获得相位信息。CNN通过大量畸变远场光强图像及其对应的Zernike波前系数数据训练来自动提取特征并学习两者之间的关系。本研究以35阶Zernike大气湍流像差为基础，建立了一个基于CNN的波前复原模型，并通过对静态波前畸变进行分析，验证了该方法在可行性及复原能力方面的有效性。

基于深度学习的人工智能图像增强技术——低光环境下的亮度提升

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本研究运用深度学习方法，针对低光照条件下的图像进行处理，通过训练神经网络模型来显著提高图像亮度和清晰度，改善视觉效果。使用PReNet进行低光照调亮的图像增强任务是基于深度学习的方法。在torch框架下可以自行修改相应文件夹中的图片以实现自己的图像增强需求。项目中已经实现了main.py文件，用于对界面进行可视化操作，在此基础上大家可以任意对其进行修改，以便实现自己相应的功能。

Python-运用TensorFlow的深度学习技术进行图像修复

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本项目利用Python结合TensorFlow框架，探索并实现基于深度学习算法的图像修复方法，旨在恢复受损或模糊图片中的细节与结构。利用TensorFlow中的深度学习技术进行图像修复。

利用Python-NeuralEnhance通过深度学习进行超分辨率图像处理

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本项目采用Python-NeuralEnhance框架，结合深度学习技术，致力于提升图像质量，实现高效的超分辨率图像处理，为视觉体验带来革命性的改善。 Neural Enhance 使用深度学习技术实现超分辨率图像处理。

利用深度学习进行图像特征提取

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本研究旨在探索并应用深度学习技术于图像处理领域，专注于自动化的图像特征识别与提取，以提升模式识别和计算机视觉任务的准确性和效率。基于深度学习的图像特征提取的训练方法主要通过Matlab编程来实现相应的算法。

基于深度学习技术的PET图像处理专利发明.pdf

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本论文探讨了一种运用深度学习技术优化正电子发射断层扫描（PET）图像处理的新方法，旨在提升医疗诊断效率与准确性。本发明专注于利用深度学习技术优化正电子发射型断层显像（PET）图像的处理，以提高图像质量和临床诊断准确性。PET成像是通过放射性示踪剂揭示体内分子级别活动的一种高级医学诊断技术，在肿瘤学、心脏病学和神经病学等领域广泛应用。然而，由于设备分辨率限制及固有噪声的影响，PET图像通常存在高噪音水平、低分辨率以及难以辨识的细节问题。传统方法中，PET图像处理主要包括迭代重建算法如最大似然期望最大化（MLEM）与滤波后处理技术。随着迭代次数增加，虽然MLEM可以减少偏差但会显著提高噪声；为降低噪声，临床实践中常采用非局部均值滤波等手段，但这可能会模糊关键特征并降低对比度。另一种方法是使用MAP算法引入先验信息（如PET、CT或MRI图像）来降噪，然而这可能导致细节损失。近年来，深度学习技术在医学图像处理中表现出色，已被证明能有效应用于降噪、分割和诊断等领域。尽管如此，现有的深度学习方法大多针对单个输入的医学图像进行优化，在非滤波或已过滤PET图像上的应用效果有限，并且可能因过度降噪而影响到细节清晰度。两项相关专利（CN11784788A和CN11867474A）虽涉及基于深度学习的PET图像处理，但它们仅使用单个输入进行训练，需要大量数据支持网络优化，并且不能充分利用非滤波与已过滤图像的信息。为解决现有技术中的不足之处，本发明提出了一种新的多输入融合算法：结合未经过滤和已经过滤后的PET图像信息来显著减少噪声的同时保持对比度及细节。此方法旨在克服传统技术和单一输入深度学习的局限性，并提供更全面、准确的PET图像处理方案，从而提升临床诊断可靠性，特别是在低剂量PET成像中的应用潜力巨大，有助于提高诊断效率和患者护理质量。

垃圾分类中的深度学习图像处理技术

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本研究探讨了在垃圾分类领域中应用深度学习和图像处理技术的方法与成效，旨在提高分类效率及准确性。本课程内容涵盖深度学习在图像处理领域的进展、经典卷积神经网络的解析以及垃圾分类的实际应用案例。使用Pytorch框架进行实战演示，并基于Ubuntu系统操作，包括数据集读取（不同标注文件）、编写卷积神经网络、训练及测试模型性能评估等环节。学员可获得以下增值服务： - 源码开放：提供课程中使用的全部代码供下载和修改； - 课件资料包：包含所有学习材料的打包下载。