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DECOM_NET夜间图像低光照增强_计算机视觉_深度学习_图像处理

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简介：
DECOM_NET是一种用于夜间图像低光照条件下进行图像增强的深度学习模型，通过先进的计算机视觉技术改善图像质量。 低光照增强是指将夜间拍摄且照明条件不佳的图像亮度提升的技术。一种可行的方法是先将图像分解成反射图与光照图两部分，然后对光照图进行亮度增强处理，并将其与反射图重新合成以获得最终的低光照增强效果。以下代码用于实现将图像分解为反射图和光照图的功能。

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  • DECOM_NET夜间图像低光照增强_计算机视觉_深度学习_图像处理
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    DECOM_NET是一种用于夜间图像低光照条件下进行图像增强的深度学习模型，通过先进的计算机视觉技术改善图像质量。 低光照增强是指将夜间拍摄且照明条件不佳的图像亮度提升的技术。一种可行的方法是先将图像分解成反射图与光照图两部分，然后对光照图进行亮度增强处理，并将其与反射图重新合成以获得最终的低光照增强效果。以下代码用于实现将图像分解为反射图和光照图的功能。
     
  • 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。
     
  • 关于深度学习在低光照图像增强中的研究综述.pdf
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    本文为一篇关于深度学习技术应用于低光照条件下图像增强的研究综述。文章全面回顾了近年来该领域的研究成果和进展，并对现有方法进行了系统的分类与比较，旨在帮助研究人员了解当前的技术瓶颈和发展趋势，进而推动未来相关领域的发展。 本段落综述了基于深度学习的低照度图像增强技术的研究进展。文章首先概述了在低光照条件下进行图像处理所面临的挑战，并回顾了几种传统方法及其局限性。接着，详细介绍了近年来提出的各种基于深度学习的方法，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等模型的应用和改进策略。 文中还讨论了不同技术的性能评估标准以及它们在实际应用中的效果对比分析。此外，文章指出了当前研究中存在的问题，并对未来的研究方向提出了建议。通过总结现有研究成果及其潜在应用场景，本段落旨在为从事图像处理领域特别是低照度环境下的视觉感知增强工作的科研人员提供有价值的参考信息和启示。 综上所述，《基于深度学习的低照度图像增强技术研究综述》一文全面而深入地探讨了当前该领域的前沿动态和发展趋势。
     
  • 低光照环境下的图像增强算法
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    本研究专注于开发适用于低光照条件下的先进图像增强技术，旨在提升夜间或光线不足环境下拍摄照片的质量。通过优化算法提高图片亮度和清晰度，减少噪点，改善色彩还原度，使图像更加自然逼真。 低光增强图像算法是计算机视觉领域中的一个重要技术手段，主要用于改善在光照不足环境下拍摄的图片质量。这类算法的主要目标在于提升图像亮度与对比度的同时保持细节及色彩的真实感。 1. **Sigmoid函数**：`sigmoid.m`文件可能包含了一个实现Sigmoid函数的功能模块。这种函数常用于调整输入值至0到1区间，有助于优化低光条件下图像的动态范围和暗部细节展示。 2. **运行脚本**：主脚本`runme.m`可能会调用其他功能（如sigmoid）来执行完整的图像增强流程。通过读取、处理及显示或保存图片的方式进行操作。 3. **零一映射**：文件名`zeroone.m`可能代表一个将像素值标准化至0-1范围内的函数，这是许多图像预处理步骤中的常见做法。 4. **色调映射Lab**：`tonemapLAB.m`可能是应用在Lab颜色空间上的调色功能。该色彩模型更符合人类视觉特性，在低光条件下优化了图片的色彩和亮度表现。 5. **加权光流滤波器**：文件名`wlsFilter.m`可能对应一个用于图像平滑处理但保留边缘细节的功能模块，它有助于减少噪声并提高整体质量。 6. **示例图像**：作为例子使用的原始图像是名为`flower.png`的花朵图片。通过运行提供的脚本可以观察到低光增强后的效果。 在实际应用中，多种技术会被结合使用以实现最佳效果，如直方图均衡化、自适应伽马校正以及局部对比度调整等方法能够显著改善图像质量。此外，现代深度学习技术也被用来训练神经网络模型进行更高效的优化处理，在满足实时性和性能要求的同时极大提升了低光环境下的图片清晰度和细节表现能力。
     
  • 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。
     
  • 基于深度卷积神经网络的低光照图像增强
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的方法，有效提升低光照条件下图像的质量和视觉效果。通过模拟不同光照环境下的大量数据训练模型，实现自动化的图像亮度、对比度优化及噪点减少，显著改善了夜间或弱光场景中的图片清晰度与细节展现能力。 为解决低照度条件下图像质量严重下降的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该方法依据Retinex模型生成训练样本，将原始低照度图像从RGB空间转换到HSI颜色空间，在此基础上保持色度和饱和度分量不变，利用DCNN对亮度分量进行优化处理。最后再将HSI色彩模式转回RGB空间以获得最终的增强效果。实验表明, 相较于现有的主流图像增强算法, 本方法不仅能够显著提高图像的亮度与对比度、改善过增强问题，还能有效防止颜色失真现象的发生，并在主观视觉感受及客观评价指标上均有明显提升。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
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    本项目利用C++和OpenCV库开发，专注于提升低光环境下的图像质量，通过算法优化改善图像清晰度与细节表现。 低照度图像增强的代码使用了OpenCV3.2和VS2017，在C++环境下编写。该代码能够有效提升全局较暗图片的质量，并且注释详尽，易于理解。此外还提供了两张测试图片以供验证效果。如有问题可以联系我讨论解决方法。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
    优质
    本项目采用C++和OpenCV库开发，旨在提高低光环境下拍摄照片的质量。通过算法优化，有效提升图像亮度与清晰度，减少噪点，为用户提供更佳视觉体验。 低照度图像增强的代码使用了opencv3.2与vs2017，在C++环境下编写。该代码针对全局较暗的图像有很好的增强效果，并且注释详尽，易于理解。此外，还提供了两张图片供测试之用。如果有任何问题，请随时联系我。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
    优质
    本项目运用C++和OpenCV库开发，旨在通过算法优化低光照条件下的图像质量，提升图像清晰度与细节表现。 低照度图像增强的代码使用了opencv3.2与vs2017，并用C++编写。这段代码能够有效提升全局较暗图片的质量，注释详尽且易于理解。同时提供了两张测试图片以供验证效果。如果有任何问题，可以联系我讨论。