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KinD_plus:在低光图像中更进一步的照亮效果

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简介:
KinD_plus是一种先进的算法技术,在低光条件下能够显著提升图像亮度和清晰度,为用户呈现更加自然、细节丰富的影像效果。 这是 KinD++ 的 Tensorflow 实现。(超越增亮低光图像)Zhang, Y.、Guo, X.、Ma, J. 等。我们提出了一种新颖的多尺度照明注意模块(MSIA),可以减轻视觉缺陷,如非均匀斑点和过平滑。KinD 网络在论文《点燃黑暗:实用的低光图像增强器》中被提出。KinD++ 的网络架构包括反射恢复网络和 MSIA 模块,并与最先进的低光图像增强方法进行了视觉比较。 要求: - Python Tensorflow >= 1.10.0 - 麻木(假设这是一个库或模块的名称) 测试步骤:将测试图像放入 test_images 文件夹,下载预先训练的检查点后运行 python evaluate.py。

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客服
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  • KinD_plus
    优质
    KinD_plus是一种先进的算法技术,在低光条件下能够显著提升图像亮度和清晰度,为用户呈现更加自然、细节丰富的影像效果。 这是 KinD++ 的 Tensorflow 实现。(超越增亮低光图像)Zhang, Y.、Guo, X.、Ma, J. 等。我们提出了一种新颖的多尺度照明注意模块(MSIA),可以减轻视觉缺陷,如非均匀斑点和过平滑。KinD 网络在论文《点燃黑暗:实用的低光图像增强器》中被提出。KinD++ 的网络架构包括反射恢复网络和 MSIA 模块,并与最先进的低光图像增强方法进行了视觉比较。 要求: - Python Tensorflow >= 1.10.0 - 麻木(假设这是一个库或模块的名称) 测试步骤:将测试图像放入 test_images 文件夹,下载预先训练的检查点后运行 python evaluate.py。
  • 自然 HDR
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    本项目专注于通过HDR技术优化自然光在场景中的表现,利用光照贴图增强游戏或虚拟环境的真实感与细节。 HDR(High-Dynamic Range)光照贴图是3D图形渲染中的关键技术之一,它能够模拟现实世界的复杂光线情况,并创造出更真实、自然的照明效果。这种技术利用了高动态范围图像的优势,可以记录并显示超出普通显示器或相机表现范围的亮度值。在虚拟环境中使用HDR光照贴图能显著提高视觉质量,使场景看起来更加生动和逼真。 理解HDR的概念是关键的第一步。传统的低动态范围(LDR)图像颜色亮度范围有限,导致明亮部分过曝而暗部细节丢失。相反,HDR图像能够捕捉更广泛的亮度级别,包括极端的亮区与暗区,在明暗对比上更为丰富。在3D渲染中,HDR光照贴图通常以环形曝光序列或环境光贴图的形式存在,包含了全方位光源的信息。 接下来讨论如何使用HDR光照贴图。大多数3D软件如Unity、Unreal Engine和Blender等都支持导入HDR光照贴图来设定场景的全局照明。这一步骤一般在设置光照或环境时完成,将HDR图像应用到天光或其他光线来源上后,软件会自动解析其中的信息并模拟复杂的反射、折射及散射效果。 此外,HDR光照贴图还能用于烘焙过程,这是一种预计算技术,在不消耗过多资源的情况下提前算出静态物体上的照明效果。在这一过程中,3D模型根据HDR图像产生精确的阴影和反射,确保即使是在实时渲染中也能保持高质量的照明表现。 对于一个特定的“HDR光照贴图1”,它可能是某种具体格式如.HDR、.tga或.dds等文件类型中的一个实例。实际操作时需要将其导入到相应的3D软件内,并根据软件提供的指南调整设置,确保光照效果正确影响场景物体。 在3D渲染中,HDR光照贴图的应用远不止于此。它们还可以用于创建逼真的天空盒和模拟大气散射现象,以及为实时渲染提供高质量的反射效果。结合物理正确的材质系统与照明模型后,HDR光照贴图能显著提升游戏、电影预览及建筑可视化等领域的视觉表现力。 总之,在现代3D图形技术中,HDR光照贴图是必不可少的一部分,它帮助开发者和艺术家创造出更接近现实世界的光线环境,并提高作品的沉浸感和艺术价值。掌握如何有效使用这项技术对于提升项目质量至关重要。
  • OpenGL球体
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    本教程介绍在OpenGL环境中创建并渲染一个具有真实感光照效果的三维球体的方法和技巧。通过调整光源位置、颜色以及材质属性等参数,实现逼真的光影变化。 OpenGL是一种强大的图形库,用于在各种操作系统和硬件上创建2D和3D图像。本段落将探讨如何利用OpenGL来模拟球体,并实现逼真的光照效果。光照是3D图形中的关键元素之一,它能显著提升场景的真实感与视觉吸引力。 虽然OpenGL本身不提供现成的球模型,但我们可以使用数学方法构建一个近似的球体。通常的做法是采用四边形网格(quad mesh)来逼近球面,通过将球表面划分为多个等距经纬度网格实现。每个交点之间用四边形连接起来形成由许多小面片组成的球体。 接下来,在OpenGL中渲染这个球需要编写顶点着色器和片段着色器。其中,顶点着色器处理各顶点坐标,并通常将这些坐标转换为归一化设备坐标(NDC)。而片段着色器则负责计算每个像素的颜色值,重点在于光照效果的模拟。 在OpenGL中实现光照模型时,我们依据物理原理考虑环境光、漫反射和镜面高光。环境光均匀照亮整个场景;漫反射反映物体表面粗糙度,并根据双向反射分布函数(BRDF)进行计算;而镜面高光则模仿光滑表面上的镜像效果。 具体到球体光照实现步骤如下: 1. 定义光源属性,包括其位置、颜色及类型。 2. 计算法线向量:每个四边形片元都有一个外法线表示平面朝向外的空间方向。 3. 应用光照计算公式:通过编写GLSL着色器代码来根据上述信息确定像素的颜色值。 4. 使用Phong模型进行漫反射和镜面高光的计算,包括环境光在内的所有光源贡献。 此外还需注意深度测试与颜色混合操作以确保场景中的遮挡关系正确且最终图像质量优良。相关实现通常涉及C++或GLSL代码,涵盖OpenGL上下文设置、着色器加载及球体顶点数据定义等内容。 掌握这一技术不仅能够帮助你创建逼真的3D效果,还能为游戏开发、虚拟现实应用等提供强有力的支持工具。
  • 基于OpenCV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增强(C++)
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    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增强(C++)
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    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。
  • 3D地球计算机形学应用
    优质
    本文探讨了3D地球模型中光照效果的应用与实现方法,旨在提升计算机图形学领域内的视觉真实感和表现力。 3D地球模型使用纹理贴图,并带有光照效果。用户可以在空间内用鼠标设置光源的位置,并可以调整材料属性。
  • LIME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。
  • 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。
  • 环境下增强算法
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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。