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基于深度学习的低光照环境下图像去尘/去雾算法

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简介：
本研究提出了一种基于深度学习技术的创新算法，专为改善低光条件下图像中的灰尘和雾气问题而设计。该方法通过优化神经网络模型，在保持原有细节的同时显著提升图像清晰度，适用于多种视觉应用场景，如夜间监控、摄影等。 基于深度学习的低照度图像去粉尘/去雾算法专注于提升在光线不足条件下图像的质量，通过先进的技术手段去除图像中的粉尘或雾霾影响，从而增强视觉效果与细节展现能力。

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  • 基于深度学习的低光照环境下图像去尘/去雾算法
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的创新算法，专为改善低光条件下图像中的灰尘和雾气问题而设计。该方法通过优化神经网络模型，在保持原有细节的同时显著提升图像清晰度，适用于多种视觉应用场景，如夜间监控、摄影等。 基于深度学习的低照度图像去粉尘/去雾算法专注于提升在光线不足条件下图像的质量，通过先进的技术手段去除图像中的粉尘或雾霾影响，从而增强视觉效果与细节展现能力。
     
  • 基于深度学习的单张图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的新型算法，能够有效处理单张雾霾影响下的图像，恢复清晰度和色彩细节。该方法通过模拟不同天气条件下的成像过程，训练神经网络模型去除图像中的雾霾效应，从而提高视觉效果及后续分析精度。 本段落提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。该方法利用卷积神经网络来学习雾天图像与清晰图像在YUV颜色空间（其中Y代表亮度，UV代表彩度）各通道之间的映射关系，从而实现去雾效果。所设计的网络结构包含两个相同的特征模块，并且每个模块中都采用了多尺度卷积、常规卷积以及跳跃连接等技术。 实验结果表明，在使用合成雾天图像数据集和自然雾天图像数据集进行测试时，该算法能够有效地恢复出清晰度高、对比度强的图片。无论是主观评价还是客观指标上，所提出的去雾方法都优于现有的其他比较算法。
     
  • 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。
     
  • 用于图像去雾的深度学习数据集
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    本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。 用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。
     
  • 基于深度学习的图像去雾技术研究.pdf
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    本论文深入探讨了利用深度学习方法改善图像去雾效果的技术。通过分析和实验验证，提出了一种新的算法模型，显著提升了去雾处理的质量与效率。该研究为解决复杂天气条件下成像问题提供了新思路和技术支持。 本段落档介绍了一种基于深度学习的图像去雾方法。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • pianzhen.zip_水下图像_偏振去雾_使用Matlab的偏振去雾_水下环境下的图像还原
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    本项目提供了一种基于偏振技术改善水下图像清晰度的方法，并通过MATLAB实现偏振去雾算法，以恢复和增强水下拍摄物体的颜色与细节。 对水下模糊图像使用偏振物理方法实现去雾的MATLAB代码，并附带水下图片。
     
  • 基于深度学习的图像和太阳光阴影去除方法
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    本研究提出了一种利用深度学习技术有效去除图像中太阳光阴影的方法，显著提升了图像的质量与视觉效果。 关于图像阴影去除以及太阳光阴影去除的方案，请参阅相关博客内容。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 基于双域分解的多尺度深度学习方法用于单幅图像去雾
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    本研究提出一种创新的双域分解多尺度深度学习框架，专门针对单幅图像去雾问题。该方法通过在不同空间和频率上进行有效信息提取与处理，显著提升了图像清晰度及视觉效果。 为了解决传统单幅图像去雾算法因受限于雾图先验信息而导致的颜色失真问题以及现有深度学习去雾方法由于网络模型的局限性而产生的残留效应,本段落提出了一种基于双域分解的多尺度深度学习技术来处理单一有雾图像。该方案设计了一个包含低频和高频子网在内的多尺度神经网络架构，以更有效地进行去雾操作。 具体步骤如下：首先使用双边滤波器对输入的模糊图片进行高、低频分量分离；接着通过所构建的深度学习模型分别处理这些频率成分，并从中提取出相应的透射率信息。然后将得到的不同层次上的传输图合并，以获得整个图像的真实透射率分布情况。 最后一步是借助大气散射理论来还原清晰度较高的无雾版本图片。实验结果显示，在合成和实际场景下的有雾照片中应用该方法均能表现出色，并且在主观感受及客观指标上都超过了现有的对比算法。