基于金字塔注意力模型与GAN的水下图像增强

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简介：
本研究提出了一种结合金字塔注意力模型和生成对抗网络（GAN）的方法，专门用于改善水下图像的质量。该方法通过优化图像亮度、色彩饱和度以及细节清晰度等关键属性，有效解决了水中悬浮颗粒造成的视觉模糊与光线衰减问题，显著提升了水下场景的可视性和分析能力。为了提升水下图像的增强效果，我们提出了一种基于金字塔注意力机制与生成对抗网络（GAN）结合的方法。该方法以生成对抗网络作为基础架构，在生成器部分采用编码解码结构并引入特征金字塔注意力模块，通过多尺度金字塔特征和注意力机制相结合的方式捕捉更丰富的高级特征来提高模型性能；在判别器设计上，则采用了类似马尔科夫判别器的结构。此外，我们构建了一个包含全局相似性、内容感知以及色彩感知在内的多项损失函数体系，以确保生成图像与参考图像之间在结构、内容和颜色上的高度一致性。实验结果表明，在使用所提出的算法处理后的水下图片中，其清晰度、色差校正及对比度都有显著改善。具体而言，在SSIM（0.7418）、UIQM（2.9457）以及IE指标（4.6925）上的平均得分均表现出优于其他方法的性能。无论是主观感知还是客观评价标准，所提算法都取得了令人满意的结果，并超越了对比实验中的多种方案。

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基于金字塔注意力模型与GAN的水下图像增强

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本研究提出了一种结合金字塔注意力模型和生成对抗网络（GAN）的方法，专门用于改善水下图像的质量。该方法通过优化图像亮度、色彩饱和度以及细节清晰度等关键属性，有效解决了水中悬浮颗粒造成的视觉模糊与光线衰减问题，显著提升了水下场景的可视性和分析能力。为了提升水下图像的增强效果，我们提出了一种基于金字塔注意力机制与生成对抗网络（GAN）结合的方法。该方法以生成对抗网络作为基础架构，在生成器部分采用编码解码结构并引入特征金字塔注意力模块，通过多尺度金字塔特征和注意力机制相结合的方式捕捉更丰富的高级特征来提高模型性能；在判别器设计上，则采用了类似马尔科夫判别器的结构。此外，我们构建了一个包含全局相似性、内容感知以及色彩感知在内的多项损失函数体系，以确保生成图像与参考图像之间在结构、内容和颜色上的高度一致性。实验结果表明，在使用所提出的算法处理后的水下图片中，其清晰度、色差校正及对比度都有显著改善。具体而言，在SSIM（0.7418）、UIQM（2.9457）以及IE指标（4.6925）上的平均得分均表现出优于其他方法的性能。无论是主观感知还是客观评价标准，所提算法都取得了令人满意的结果，并超越了对比实验中的多种方案。

基于Laplacian金字塔与小波变换的医学CT图像增强方法

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本研究提出了一种结合Laplacian金字塔和小波变换的算法，旨在提升医学CT图像的质量，强调细节特征并减少噪声，为临床诊断提供更清晰的影像依据。基于Laplacian金字塔和小波变换的医学CT图像增强算法旨在提升医学影像的质量，通过结合这两种技术的优势来优化图像细节的显示效果，从而有助于更准确地进行疾病诊断和治疗规划。这种方法能够有效地突出组织结构之间的对比度差异，并减少噪声的影响，为医生提供更为清晰、详细的视觉信息。

基于GAN技术的图像增强方法

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本研究提出了一种利用生成对抗网络（GAN）技术进行图像增强的方法，有效提升了图像的质量和细节。使用生成对抗网络（GAN）进行图像增强的项目专注于提升图像的质量和细节，特别是在低分辨率或质量较差的情况下。通过训练一个生成器来学习数据分布，并与判别器博弈以提高其输出的真实性，该项目能够有效地创建更清晰、更具信息量的图像版本。这种方法在医学影像处理、卫星遥感以及计算机视觉领域有着广泛的应用前景。

ronghe.zip_水下图像增强与复原

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水下图像增强与复原项目专注于开发先进的算法和技术，用于改善和恢复在复杂水下环境中获取的图像的质量。通过解决光照衰减、色散及混浊问题，该项目旨在提高水下视觉信息的可用性和清晰度，促进海洋科学研究和水下考古学等领域的发展。水下图像增强方法能够对退化的水下图像进行复原处理，但对于过于模糊的水下图像则不适用。

基于双边滤波和高斯金字塔变换的Retinex图像增强算法

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本研究提出了一种结合双边滤波与高斯金字塔变换的Retinex图像增强方法，有效提升了图像对比度及视觉效果。本段落介绍了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法，该算法针对雾天图像中存在的问题（如信息丢失、区域模糊以及雾气遮挡等），旨在提高图像对比度，并使处理后的图像更清晰且符合人眼观察效果。在图像处理中，Retinex理论是一种模拟人眼视觉感知的图像增强方法。它将输入图象分解为反射成分和光照成分两部分。然而，传统的Retinex算法通常使用高斯滤波器来分离这两个成分，这可能导致边缘模糊并丢失细节信息。本段落提出的改进算法引入了双边滤波技术，即一种同时考虑空间邻近像素及像素值相似性的方法，能够更好地保留图像的边缘信息。具体来说，在该算法中建立了一个基于空间域核函数和像素差的改进双边滤波函数数学模型。这一模型能够在保持边缘清晰的同时对图像进行平滑处理并减少噪声影响。接着将输入图象转换为HSI色彩空间，便于分离亮度信息（即I成分）。在HSI色彩空间内使用该改进后的双边滤波器替代原来的高斯滤波器从亮度图像中提取反射分量，从而得到不受光照变化影响的反射图像。随后通过应用高斯金字塔降采样技术生成不同尺度下的彩色图象。这种方法能够捕捉到不同分辨率下的特征细节，有利于后续增强处理过程中的效果优化。在这些多尺度图像上运用改进的Retinex算法进一步提升对比度，并利用高斯-拉普拉斯算法进行重构以恢复更多细节信息。实验结果显示该方法能有效提高雾天图象的对比度和清晰度，使最终输出结果更符合人眼对真实场景的感受。这种技术不仅在理论层面具有重要意义，在实际应用中特别是在自动驾驶、监控摄像头等需要高质量图像处理领域也有广泛的应用前景。总结来说，本段落的核心贡献在于提出了一种结合双边滤波与高斯金字塔变换的Retinex图象增强方法，解决了传统算法在雾天条件下存在的问题，并提升了对比度和视觉效果。这项技术不仅对图像处理理论有所创新，也为实际应用中的图像质量改善提供了新的解决方案。

基于融合技术的水下图像增强.pdf

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本文探讨了一种利用融合技术提升水下图像质量的方法，通过优化算法减少水中光散射和吸收引起的图像退化问题。水下光学图像受到水体吸收和散射光的影响，通常存在噪声干扰多、纹理特征模糊、光照斑点明显、对比度低以及颜色失真等问题。为此，基于融合算法的水下图像增强技术被提出以解决这些问题。

基于ACE-Urcp-Retinex的水下图像增强代码

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本项目提供了一种利用ACE、Urcp和Retinex算法组合优化的方案，专门针对水下环境中的图像质量进行显著改善。通过减少混浊度并增强对比度与色彩饱和度，该技术能够有效提升水下拍摄照片及视频的视觉效果，适用于科研观测、海洋探索等领域。基于Retinex的水下图像增强方法旨在解决由光线散射及色彩失真引起的视觉问题，从而提升水下图片的质量与清晰度。此技术模仿人类视觉系统处理图像的方式，通过分离物体表面反射光与固有颜色来实现精准的颜色感知。在应用到水下的场景中时，Retinex算法利用输入图中的颜色分布特征推断光线传播的距离，并通过多次滤波优化输出结果。该过程运用了多种尺度和方向不同的高斯滤波器以增强图像的各个部分。简而言之，此方法通过对原始图片进行多层处理逐步消除光照与色彩之间的相互作用影响，进而恢复出更接近真实的颜色及细节信息。目前Retinex技术已被广泛应用于水下遥感、摄影等领域，并成功改善了这些场景下的成像质量。

Python 图像金字塔与模板匹配

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本文章介绍了如何使用Python进行图像处理中的图像金字塔技术和模板匹配方法，帮助读者掌握快速、准确地识别和定位图像中目标物体的技术。代码较为粗糙，并不一定适用于所有图片。对于其他图片的使用可能需要调整部分代码。这个资源主要是为了展示如何用Python编写基于图像金字塔的模板匹配算法的基本思路。

基于注意力机制及Retinex理论的低光照图像增强技术

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本研究提出结合注意力机制与Retinex理论的方法，有效提升低光照条件下图像的质量和细节表现，为夜间或光线不足环境下的视觉处理提供解决方案。低照度图像增强的主要目标是提升图像的整体光照水平，以便呈现更多有用的信息。为了解决低照度图像整体亮度不足、对比度弱以及噪声较高的问题，提出了一种基于注意力机制和Retinex算法的低照度图像增强方法。该方法首先将低照度图像分解成不变性反射图与缓变平滑光照图；然后通过引入注意力机制来提取图像的空间信息及局部物体特征，从而在增强过程中能够利用这些空间信息进行约束。此外，还增加了色彩损失函数以改善图像的饱和度，并补偿和校正对比度细节。为了进一步改进低照度图像处理方法并合成真实噪声数据集，该研究有效扩充了训练样本的数量。实验结果表明，在LOL和SID数据集中应用所提出的增强算法后，无论是在主观感受还是客观评价指标方面均有显著提升。

05_Retinex_基于Retinex的水下图像增强与去雾技术.zip

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本资料包提供了一种基于Retinex理论的先进算法，专注于提升水下图像的质量和可见度，同时有效去除图像中的雾气效应。该技术结合了色彩恢复与对比度增强，为水下视觉研究及应用领域带来显著改进。 05_Retinex_retinex图像增强_水下图像_retinex_图像增强_去雾.zip