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matlab代码美化-image_SDR_to_HDR:该程序旨在增强暗光区域的亮度,并降低过曝光区域的光照强度。

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简介:
matlab对imageSDR-to-HDR图像SDRtoHDR代码进行美白处理,旨在提升暗光区域的光照强度,同时抑制过曝光区域的光照过度。该暗光照增强的MATLAB实现主要借鉴了北大学者的相关论文和开源工程,其github仓库链接为北大学者提供的资源:参考论文包括ABio-InspiredMulti-ExposureFusionFrameworkforLow-lightImageEnhancement、ANewImageContrastEnhancementAlgorithmusingExposureFusionFramework以及ANewLow-LightImageEnhancementAlgorithmusingCameraResponseModel。该研究的创新点在于,仅对存在光线不足的区域进行补光增强,避免对光照充足的区域进行进一步提升,从而显著提高整张图像的清晰度。尽管如此,原方法在处理低光照区域和光照良好区域方面仍存在改进空间,尤其是在对过曝光区域进行降光处理方面。当前项目则基于此前的技术基础,在暗光区域实施光照增强策略,并在过曝光区域执行光照减弱操作,要求运行环境具备MAT。

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客服
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  • MATLAB-Image_SDR_to_HDR:提升线
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    本项目利用MATLAB编写代码实现图像从SDR到HDR的转换,通过调整算法优化图像中暗部细节的展现并减少高光部分过曝现象。 在MATLAB中实现图像SDR到HDR的转换(imageSDR-to-HDR),目标是增强暗光区域的光照并减弱过曝光区域的亮度。具体来说,在暗光条件下,参考了北京大学学者的研究论文及其开源工程中的方法来增加光照强度。这些研究包括了一种基于生物灵感的多曝光融合框架用于低光图像增强、一种新的使用曝光融合框架进行图像对比度增强算法以及一个新的利用相机响应模型改进低光环境下的图像质量的方法。 原论文的主要创新点在于只对缺失光线的地方进行了补光处理,而保持光照良好的区域不变,从而使得整张图片更加清晰。然而,在个人看来,该方法虽然优化了暗区和正常照明条件下的效果,但在过曝光的区域内仍然存在不理想的情况;因此可以进一步改进以减少这些区域内的亮度。 该项目在此基础上进行扩展:在低光条件下增加光照强度,并对过度曝光的部分执行减光操作。所需环境为MATLAB。
  • MATLAB改善-Low_Light_Enhancement:
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    本项目提供了一套MATLAB代码用于实现低光图像的增强处理。通过算法优化,有效提升低照度环境下的图像清晰度和色彩饱和度,适用于夜间监控、摄影等多种场景应用需求。 MATLAB光照模型代码 基于FPGA的低光照增强算法 日期:2020.7.9 作者:魏林福 黄河玮 吴啸宇 文件说明: - img 文件夹包含所有实验结果截图。 - LLEHDL 文件夹包含Simulink 模型和Quartus 工程。 - hdlsrc 文件夹包含全部Verilog源代码及测试代码。 - LLE.slx 是Simulink模型,可以直接用MATLAB 打开。需要安装Vision HDL Toolbox。 参考文献: X. Dong, G. Wang, Y. Pang, W. Li 和 J. Wen 的Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video,IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2011。
  • LIME测试
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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。
  • 通道Matlab——关于图像文献: 关...
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    这段文字介绍了一段用于低光照条件下图像增强的Matlab代码。基于“暗通道先验”原理,该程序能够有效提升图像细节和对比度,适用于各类需要改善弱光环境下的视觉效果场景。 关于低照度图像增强的出版物合集: 1. 图像质量指标: - PSNR(峰值信噪比):[论文][matlab代码][python代码] - SSIM(结构相似性):[论文][matlab代码][python代码] - VIF(视觉质量):[纸张][代码] - FSIM(功能相似性):[论文][代码] - NIQE(自然度图像质量评估器):[论文][matlab代码][python代码] 2. 数据集: - bmvc2018 3. 论文及代码: - 通过边缘增强型多重曝光融合网络(AAAI2020)实现EEMEFN微光图像增强,作者:科莫尔·穆里亚等。 - 学习在黑暗中观看的技术:一项调查 - 使用深度照明估计的曝光不足照片增强(CVPR2019) - 学习在黑暗中看运动物体(ICCV2019),作者:江海洋,郑银强 - 在黑暗中看见运动(ICCCV2019),作者:陈晨,陈启峰,敏敏,弗拉德·科顿 - 用于弱光增强的深度Retinex分解
  • 图像汇总
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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。
  • 通量关系
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    本文探讨了光强、光亮、光照及光通量之间的关系,分析它们在光学测量中的作用和相互影响,帮助读者理解这些概念及其实际应用。 1967年,在法国举行的第十三届国际计量大会规定了坎德拉、坎德拉/平方米、流明以及勒克斯分别作为发光强度、光亮度、光通量和光照度的单位,这对于统一工程技术中使用的光学度量单位具有重要意义。 为了便于理解和使用,以下是对相关概念的简要介绍: 1. 烛光、国际烛光与坎德拉(candela)定义: 在标准大气压下(每平方米承受的压力为101325牛顿),一个面积等于1/60平方厘米的理想“黑体”——即能够完全吸收所有入射光线而不反射任何光线的物体,在纯钼凝固温度约2042K或摄氏度下的发光强度定义为1坎德拉。需要注意的是,烛光、国际烛光与坎德拉这三个概念是有区别的,并不等同于彼此。从数值上来说,60坎德拉等于一单位的传统烛光照亮度。
  • 依据自动调节App
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    本应用程序能够智能识别环境中的光线变化,并据此自动调整屏幕亮度,为用户提供更加舒适、省电的视觉体验。 根据手机内置的光线传感器检测到的环境亮度自动调整屏幕的亮暗程度。
  • 基于原色先验视频算法
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    本研究提出一种基于暗原色先验理论的低光照视频增强算法,有效提升视频在昏暗环境下的视觉效果和细节清晰度。 在低照度条件下拍摄的视频质量通常较差,表现为对比度低、边缘细节模糊以及亮度不足等问题,这些问题会给后续处理带来诸多不便。为解决这一问题,本段落提出了一种改进的基于暗原色先验理论的低照度视频增强算法。首先将输入图像进行取反操作,然后对这些经过处理后的图像执行去雾技术以改善其视觉效果。大气光值通过计算原始图像中的最小暗通道来估计,并且使用快速导向滤波器优化透射率,从而实现边缘保持的同时减少噪声干扰。最后一步是再次反转图像得到最终增强的效果图。 实验结果显示,该算法能够显著提升低照度环境下视频的对比度和亮度水平,同时增强了细节部分的表现力。因此这种方法在提高低光照条件下图像质量方面具有明显优势。