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图像增强相关文献.zip

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简介：
本资料包汇集了关于图像增强技术的最新研究论文和经典方法综述。内容涵盖多种应用场景，旨在帮助研究人员和技术爱好者深入理解并掌握图像增强领域的核心概念与实践技巧。 该资源包含整理后的关于图像增强的文献资料，其中涵盖了多种图像增强算法及部分代码，对研究这一领域的同学会有一定帮助。

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  • 图像增强相关文献.zip
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    本资料包汇集了关于图像增强技术的最新研究论文和经典方法综述。内容涵盖多种应用场景，旨在帮助研究人员和技术爱好者深入理解并掌握图像增强领域的核心概念与实践技巧。 该资源包含整理后的关于图像增强的文献资料，其中涵盖了多种图像增强算法及部分代码，对研究这一领域的同学会有一定帮助。
     
  • 暗通道Matlab代码——关于低光照图像增强的文献: 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
     
  • 三改进图像增强.rar_MSRCR图像增强_图像增强优化_彩色图像增强_彩
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    本资源探讨MSRCR算法在图像增强中的应用，通过三种改进方法优化彩色图像的质量，提高视觉效果和信息清晰度。适合研究与学习使用。大小：约3.0MB。 本段落介绍了三种改进的图像增强算法：改进的类拉普拉斯增强算法、混合式MSRCR彩色图像增强算法以及区域自适应反锐化掩模图像增强算法。
     
  • MammEnhance.zip_CT增强_NSCT增强_nsct图像处理_图像增强技术
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    MammEnhance.zip是一款基于NSCT变换的乳腺影像增强工具包，旨在通过先进的nsct图像处理技术提升CT和医学影像的质量，优化细节展示，助力更精准的医疗诊断。 利用NSCT对脑CT图像进行增强的例子 ，代码可编辑。本例适用于灰度图像。
     
  • Retinex图像增强综述_图像处理_图像增强_
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    本文为一篇关于Retinex理论在图像增强领域应用的综述性文章。文中全面总结了近年来基于Retininex理论的图像增强方法，分析了其原理、优缺点及应用场景，并展望未来研究方向。适合从事图像处理与计算机视觉相关领域的科研人员参考阅读。 在图像处理领域，Retinex理论是一种重要的技术手段，尤其擅长于改善低光照条件下的图像质量。该理论基于对生物视觉系统的深入研究，模仿人眼感知光线强度的机制，并致力于提升图像亮度与对比度。 Retinex的基本思想是将图像分为亮度和色度两个部分处理：其中，亮度代表全局照明环境；而色度则反映物体本身的特征信息。通过分离这两方面内容，Retinex能够纠正光照不均的问题，从而提高整体视觉效果。常见的传统方法包括多尺度Retinex（MSR）、多尺度色彩Retinex（MSRCR）及改进版的MSRCP等，这些技术都致力于解决低光条件下图像质量不佳的问题。 例如，MSR通过在多个尺度上应用算法来捕捉局部和全局的信息变化，从而增强对比度。而MSRCR在此基础上增加了对颜色信息的关注，并进行了色彩校正以提升彩色图象的质量表现；改进版的MSRCP则进一步优化了色彩处理策略，更好地应对色差与噪声问题。 尽管Retinex技术在图像改善方面取得了一定成果，但它也面临一些挑战。比如，在某些情况下可能会过度增强特定区域从而导致过曝或伪影现象出现；此外，在复杂光照环境和深度图象中应用时其效果可能受限。因此，科研人员持续探索新的解决方案来克服这些难题。 Retinex技术在低光图像、水下图片处理以及去雾等领域均有广泛应用前景。特别是在提升水下摄影清晰度及去除大气雾霾方面显示出了巨大潜力。虽然未直接提及具体研究文献内容，但考虑到相关领域的通用性原理，可以推测Retinex理论同样可能被应用于优化这些特定场景下的成像效果。 随着技术进步与深度学习、图像恢复等现代方法的结合应用，未来Retinex在图像增强领域将会发挥更大的作用。
     
  • 图像增强-PPT：图像增强技术介绍
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    本PPT旨在全面介绍图像增强技术，涵盖亮度调整、对比度提升及色彩校正等基本方法，并深入探讨频域处理与自适应算法的应用。适合初学者和专业人员参考学习。 图像增强 专业：信号与信息处理 姓名：魏雅娟 学号：1401210077
     
  • Python图像数据增强.zip
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    本资源提供了一系列用于Python环境下的图像数据增强工具和代码示例，帮助用户在机器学习项目中扩充训练集，提高模型泛化能力。 当数据集较小的时候，可以使用一些函数对现有数据进行增强操作以扩充训练样本。这些操作包括旋转、平移等多种变换方法。该代码采用Python编写实现上述功能。
     
  • 关于水下图像增强的一篇文章
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    本文探讨了水下环境对图像质量的影响，并提出了一种有效的图像增强方法，以改善水下视觉效果。 本段落介绍了一篇关于水下图像增强的文章，作者来自天津大学，并发表在《信号处理快报》期刊上。文章探讨了如何改善水下环境中的视觉效果，以提高图像的清晰度和色彩还原度。研究采用了先进的算法和技术手段来解决水下成像中常见的问题，如光照不足、浑浊水质等，为水下科学研究和海洋探索提供了有力的技术支持。
     
  • Matlab图像增强代码分享—图像增强.m
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    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件，旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法，适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法：直方图均衡化（histogram equalization），直方图匹配（histogram matching），邻域平均（neighborhood averaging），局域增强（local enhancement）以及中值滤波（median filtering）。
     
  • 关于SVD算法在红外序列图像增强中的应用研究_红外图像增强_红外_图像增强_
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    本研究探讨了奇异值分解(SVD)算法应用于红外序列图像增强的有效性，特别关注改善图像质量和清晰度。通过实验验证，展示了SVD技术在提升红外成像领域的潜力和价值。 基于SVD的红外目标增强具有一定的参考意义，可以查阅相关资料了解。