LIME算法提升低照度图像质量。-ITADN社区

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。

LR3M-方法：提升图像质量

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LR3M是一种创新的方法，专注于提高图像的质量。通过先进的技术手段和算法优化，它能够在保持细节的同时增强图像清晰度和分辨率，为视觉体验带来显著改进。 LR3M 该存储库包含论文“ ”的示例代码, 该论文已在TIP 2020年发表。所提议的方法通过低光增强方法（Low-light Retinex Model with Rank Regularization，简称 LR3M）同时提高图像质量并去除噪声。我们的方法框架如下：首先使用初始照明来完善最终照明；接着利用获得的照明图和输入图像S得到初步反射率图R(0)；然后根据低秩规则估计无噪反射率图；最后，在调整光照之后，依据光照和反射生成增强后的图像。先决条件原始代码已在Windows 10系统、Matlab R2017a 64位环境下测试通过。请注意,R2016b版本可能会导致错误。用法说明：这项工作是我们先前研究的扩展。我们的低秩分解部分代码是基于之前的修改而来。 demo.m文件展示了如何运行算法的一个实例。引用 @ARTICLE{9056796, author={X. {Ren}等}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, year={2020} }

基于MATLAB的图像直方图均衡化算法代码-Image_Enhance:ROS节点用于在低光照环境下提升图像质量

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该代码库提供了一个基于MATLAB实现的图像直方图均衡化算法的ROS节点，专门针对低光照条件下的图像增强问题。图像直方图均衡化算法的MATLAB代码是用于增强输入图像流的一种工具，它包含多种方法和技术，并可以在弱光条件下进行优化处理。该工具采用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）技术，基于OpenCV实现。可以通过启动文件调用动态重新配置服务器来在线测试不同的参数设置。示例输出展示了算法的效果和性能。

图像质量提升的客观评估方法

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本研究提出了一种用于评价图像质量改善效果的新方法，旨在为图像处理技术的发展提供有效的评估标准。通过量化分析，该方法能够准确反映视觉感知的变化，适用于各种图像增强算法的效果检验与比较。图像信息熵在用于评估图像增强的客观质量时效果良好，可以放心使用。

LIME低光照增强测试代码

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LIME低光照增强测试代码旨在通过先进的图像处理技术改善低光条件下拍摄的照片质量，提高其亮度与清晰度。该代码适用于多种编程环境，能够有效减少噪点并增强细节表现。 LIME-low light/night image enhancement 2017-TIP 是一篇效果惊人的论文。它包含完整的测试代码，可以直接使用进行对比分析。

通过形态变换提升医学图像质量

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本研究探讨了利用形态学方法改善医学影像清晰度与细节的技术，旨在通过图像处理技术优化医疗诊断依据。该项目展示了使用形态变换方法来增强医学图像的技术，并为了加速处理速度将结构元素的大小设定为固定值，这与论文中的做法有所不同。在医学成像领域，存在着多种模式和技术用于诊断和治疗目的以可视化人体内部结构。然而，在这些过程中最常见的问题是对比度低且存在噪声，这使得诊断过程变得非常困难。因此，图像增强技术被开发出来以改善图像质量。本研究中采用形态学变换操作来改进医学图像的对比度与清晰度。具体而言，该方法使用圆形掩模来进行顶帽和底帽变换，并通过不断调整其大小直至获得最佳效果的方式进行处理。这种迭代剥离过程能够显著提高医学图像的质量，从而有助于更准确地诊断疾病。

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。

影像质量的提升与恢复.pptx

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本演示文稿探讨了影像质量改善及修复的技术和方法，涵盖图像增强、降噪、分辨率提升等关键领域。在图像处理领域，提高图像质量并恢复原始细节是一项至关重要的任务。“影像品质的改善与回复”这一章节探讨了如何在噪声干扰以及灰度分布过于集中的情况下恢复图像的质量。主要涉及的技术包括平滑法、中值滤波法和频率域滤波器（如韦纳滤波器）。 2.1 前言：本章开篇强调了在噪声环境下恢复图像质量的重要性。这些噪声可能由多种因素引起，例如传感器的缺陷或传输过程中的干扰等，这会严重影响到图像的清晰度与细节的表现力。 2.2 平滑法和统计依据：平滑法是一种基本技术用于减少图像中的噪音影响，它通过计算周围像素值的平均数来达到这一目的。具体而言，在一个3×3大小的邻域中，中心像素的新灰度值是其自身及其八个相邻像素灰度值的算术平均结果。虽然这种方法能够有效降低局部噪声的影响，但同时也可能导致图像边缘变得模糊不清，因为这种处理方式会减少重要细节信息。 2.3 中值滤波器及加速改进方法：中值滤波特别适用于去除脉冲型噪音（如椒盐噪点），它的工作原理是将邻域内的像素进行排序，并取中间位置的数值作为新的中心像素值。这种方法在保留边缘的同时能够有效减少噪声，不过其计算复杂度相对较高。通过优化算法设计或使用更小尺寸的滤波窗口可以部分缓解这一问题。 2.4 中央加权中值法与柱状图平滑法：这两种方法是对传统中值滤波技术进行改进的例子，它们可能考虑了像素位置的重要性或者采用了不同的邻域形状来进一步提高降噪效果和边缘保持能力。 2.7 频率领域滤波器的应用：在频谱空间内实施过滤操作能够更有效地针对特定频率范围内的噪声。一般而言，这类处理会基于傅里叶变换来进行，并通过设计适当的滤波器来削弱高频噪音的影响。 2.8 韦纳滤波技术：韦纳滤波是一种自适应的频率领域方法，可以根据图像信号与噪声之间的统计特性进行优化调整，在减少干扰的同时尽可能保留原始细节信息不被破坏。综上所述，“影像品质的改善与回复”涵盖了多种不同的技术和策略，包括基于像素平均值计算的平滑法、利用排序操作实现降噪效果的中值滤波器以及在频谱空间内执行过滤任务的技术。每种技术都有其特定的优势和局限性，在实际应用时需要根据具体的目标噪声类型及恢复需求来选择最合适的方案；对于那些受到严重污染或损伤的照片，往往需要结合多种方法才能取得最佳的效果。

【图像增强】利用BIMEF算法的多曝光融合框架提升微光图像质量.md

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本文介绍了一种基于BIMEF算法的多曝光融合技术，专门用于改善低光照条件下的图像质量。通过智能处理不同曝光度的照片，该方法能够显著提高夜景或光线不足环境中的图像清晰度和细节表现力。基于BIMEF算法的多曝光融合框架用于实现微光图像增强。

【图像增强】采用BIMEF算法的多曝光融合框架以提升微光图像质量.md

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本文介绍了一种基于BIMEF算法的多曝光融合框架，旨在显著提高微光条件下图像的质量和细节表现，为低光照环境下的成像问题提供创新解决方案。基于BIMEF算法的多曝光融合框架用于实现微光图像增强。

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LIME算法提升低照度图像质量。

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