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通过白平衡、同态滤波及亮度归一化让夜景照片如同白天一般明亮

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简介：
本研究探讨了利用白平衡调整、同态滤波和亮度归一化技术改善夜间摄影效果的方法，使夜景图像呈现出接近日间光线的清晰度与色彩。 使用白平衡、同态滤波以及亮度归一化的MATLAB代码可以将夜晚拍摄的照片处理得与白天拍摄的效果相似。

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  • 通过白平衡、同态滤波及亮度归一化让夜景照片如同白天一般明亮
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    本研究探讨了利用白平衡调整、同态滤波和亮度归一化技术改善夜间摄影效果的方法，使夜景图像呈现出接近日间光线的清晰度与色彩。 使用白平衡、同态滤波以及亮度归一化的MATLAB代码可以将夜晚拍摄的照片处理得与白天拍摄的效果相似。
     
  • 同态滤波结合白平衡及亮度归一化
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    本文提出了一种基于同态滤波、白平衡调整和亮度标准化相结合的新方法，有效改善了图像的质量与视觉效果。 使用白平衡、同态滤波和亮度归一化相结合的MATLAB代码可以将夜晚拍摄的照片处理成类似于白天的效果。
     
  • 论LED白平衡亮度的计算.pdf
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    本文探讨了LED光源中实现白平衡所需的亮度计算方法，分析了不同色温下RGB三基色的配比策略，为照明和显示设备的设计提供理论支持。 讨论LED白平衡亮度的计算方法有两种：一种是通过调节流经LED的电流来控制其亮度；另一种则是利用人眼视觉惰性的原理，采用脉宽调制技术实现灰度调控。对于大多数颜色的LED来说，它们的光强度与所施加电流基本呈正比关系（红色LED除外，在高电流时会出现饱和现象）。而第二种方法则是在一个足够短的时间周期内不断改变光线脉冲宽度——即占空比来达到亮度调节的目的，只要这个点亮间隔时间足够短暂、刷新频率够快的话。
     
  • 一篇文章让你明白DCDC与LDO的不同之处
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    本文深入浅出地解析了DC-DC转换器和低压差稳压器（LDO）之间的区别，帮助读者理解它们的工作原理及应用场景。 LDO（Low Dropout Voltage Regulator）低压差线性稳压器是一种专门用于降压应用的线性稳压器，其输出电压必须低于输入电压。 优点：稳定性好、负载响应快以及输出纹波小。 缺点：效率低且输入与输出之间的电压差不能过大。此外，LDO的最大负载能力通常受限于5A（但达到这一数值还需满足额外条件）。 DC/DC转换器则是将直流电转化为另一个直流电压的设备。虽然从广义上讲，LDO也可以被视为一种DC/DC转换器，但在当前语境中，“DC/DC”主要指的是开关电源类型的产品。它们拥有多种拓扑结构（如BUCK、BOOST等）。 优点：效率高以及输入电压范围宽泛。
     
  • 基于自动亮度和白平衡调节的图像拼接算法
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    本研究提出一种自动亮度与白平衡调节技术下的图像拼接算法，旨在优化多视角图片融合效果，提升全景图视觉体验。 基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法。
     
  • 光照条件下的数据集（包括白天、夜间带照明和夜间不带照明）
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    该数据集包含不同光照条件下采集的数据，涵盖了白天自然光以及夜间有照明和无照明场景，适用于图像处理及机器学习研究。 光照数据集是计算机视觉研究中的一个重要资源，它包含在不同光线条件下拍摄的图像，旨在帮助研究人员测试并改进算法的实际表现能力。这里介绍的数据集中有三个主要类别：白天（day）、夜晚带照明（dark）以及夜晚无照明（night）。每个类别的图片数量大约为1000张。 以下是关于这些类别的详细介绍： **白天（Day）**： 这类图像包含在阳光充足的条件下的场景，光线均匀且充足。这使得色彩和细节都能清晰呈现出来。对于目标检测、图像识别以及自动驾驶等任务而言，在这种条件下进行测试尤为重要。研究人员可以利用此类图片训练模型以更好地理解并处理明亮环境中的视觉信息。 **夜晚带照明（Dark）**： 这类图像是在夜间但有路灯或其他光源的情况下拍摄的，尽管整体光线较弱，但仍足以让物体被识别出来。这模拟了城市夜间的实际场景，对于诸如夜间驾驶安全、监控摄像头应用或行人检测等任务具有重要意义。通过研究此类图像，可以帮助改善算法在低光照条件下的性能。 **夜晚无照明（Night）**： 这类图像是在一个几乎完全黑暗的环境中拍摄的，没有路灯或其他光源提供额外光线，仅有月光或星光作为微弱背景光源。这种极端情况对计算机视觉系统提出了更高挑战。通过研究此类图像，可以探索如何在极为有限光照条件下提高图像质量和识别准确性。 这些数据集的设计目的在于模拟现实世界中的各种照明变化条件，并帮助评估和优化算法的适应性和鲁棒性。通过对不同光线环境下的图片进行学习分析，模型能够更好地理解和应对复杂多变的实际应用场景。例如，在自动驾驶领域中，理解并处理不同的光照情况对于确保车辆安全至关重要；而在监控系统方面，则需要在全天候条件下准确识别图像中的关键信息。 总之，这些数据集为研究人员提供了一个全面的平台来开发和优化算法，以解决各种光线条件下的视觉问题，并进一步推动计算机视觉技术的发展。
     
  • 不同低通滤波器下的白噪声处理
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    本文探讨了在应用不同类型低通滤波器时，对白噪声进行处理的效果与特性分析。通过理论推导和实验验证，比较各种滤波器在抑制宽带干扰、保留信号细节方面的能力，为实际工程中选择合适的滤波方案提供参考依据。 验证白噪声通过不同的低通滤波器后其频谱图的结果表明，即使经过低通滤波器处理，白噪声依然保持为白噪声的状态。这一结论可以通过编写程序进行观察和确认。
     
  • 基于亮度的平滑滤波方法
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    本研究提出了一种基于图像亮度特征的平滑滤波技术，旨在有效去除噪声的同时保持图像细节，适用于多种图像处理场景。 基于亮度平滑滤波在遥感图像融合中的应用提出了一种新的图像融合算法。
     
  • 关于直方图均衡化、灰度拉伸、中值滤波及同态滤波的程序
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    本项目涵盖了图像处理中的关键技术，包括直方图均衡化以增强对比度，灰度拉伸优化亮度范围，中值滤波消除噪声，以及同态滤波改善光照不均问题。 直方图均衡化、灰度拉伸、中值滤波和同态滤波程序的编写是一项重要的图像处理技术应用。这些方法可以改善图像的质量，使得后续分析或识别任务更加有效。直方图均衡化通过调整像素强度分布来增加对比度；灰度拉伸则通过扩展亮度范围增强细节显示；中值滤波用于去除噪声同时保持边缘信息清晰；同态滤波则是处理具有广泛光照变化的图像的有效方法，可以改善反差并减少背景光的影响。