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LIME低光照增强测试代码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB光照改善代码-Low_Light_Enhancement: 低光增强
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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。
     
  • 低光照图像增强代码汇总
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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。
     
  • 低照度图片增强代码集合
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    本项目汇集多种算法，旨在提升低光照条件下图像质量。通过Python等语言实现，包含去噪、细节恢复等功能，适用于夜间摄影及监控视频处理等领域。 在低照度场景下进行目标检测任务会遇到图像RGB特征信息少、提取特征困难以及识别与定位精度不高等问题，这大大增加了检测的难度。 为解决这些问题，可以使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，并通过目标检测网络来提高特定目标检测的精确度。本资源提供了多种低照度图像增强代码，包括传统方法、Retinex算法、EnlightenGAN、SCI（Single Image Contrast Enhancement）、Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）、IceNet、RRDNet和URetinex-Net等技术，并且这些代码已经过测试，可以立即运行。 ### 低照度图像增强技术概述 在计算机视觉领域中，特别是在目标检测任务里，处理光线不足的环境是一项挑战。由于缺乏足够的光照，这类图像通常具有较差的可视性，导致RGB特征信息减少，从而影响后续的特征提取、识别与定位准确性。为解决这一问题，研究人员开发了多种方法来改善低照度图像的质量。 ### 图像增强技术原理 图像增强技术主要通过算法处理来提升图像质量。在低光照条件下，目标是增加亮度、对比度和颜色信息，从而更好地提取特征。这些技术大致可以分为传统图像处理方法和基于深度学习的方法两类。 #### 传统图像处理方法 - **Retinex算法**：一种经典的增强图像色彩真实性和细节的技术。 - **SCI（Single Image Contrast Enhancement）**：通过局部对比度调整来提升图像细节的单图象对比度增强技术。 - **Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）**：无需参考图片即可进行曲线估计并实现图像质量改善的方法。 #### 基于深度学习的方法 - **EnlightenGAN**：结合生成对抗网络(GAN)来提升低光照环境下的图像逼真度和自然性。 - **IceNet**: 一种基于深度学习的模型，用于有效恢复低光环境下图片细节并保持良好的视觉效果的技术。 - **RRDNet（Recurrent Residual Dense Network）**：利用循环残差密集网络进行图像增强的方法，适用于低光照条件下的图像修复任务。 - **URetinex-Net**: 结合了U-Net架构和Retinex理论的深度学习模型，专门用于提升低照度环境中的图片质量。 ### 技术应用案例 上述提到的技术在安防监控、夜间野生动物监测等场景中非常有用。通过使用这些技术来提高图像的质量可以显著增强后续处理如目标检测或人脸识别任务的效果。 ### 实践资源 为了方便研究者和开发者进行实践探索，提供了一系列低照度图像增强的代码资源。经过测试验证后可以直接运行使用的代码包括但不限于上述提及的各种技术方法。 ### 结论 对于提升计算机视觉任务性能而言，低光照条件下的图像质量改善至关重要。无论是传统的处理方式还是基于深度学习的新技术都在不断推动这一领域的进步和发展。通过合理选择和应用这些技术可以显著提高在光线不足环境中的目标检测等任务的准确性和可靠性。未来随着新技术的发展与现有方法的优化，该领域将展现出更加广阔的应用前景。
     
  • MATLAB图像均衡化代码-LIME：基于论文“利用光照图增强弱光图像”的实现
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    本项目提供了一种基于LIME算法的MATLAB代码，用于执行图像均衡化，尤其针对低光照条件下的图片。此方法借鉴了论文《利用光照图增强弱光图像》中的技术，能够有效提升图像在昏暗环境下的视觉效果和质量。 MATLAB图像均衡化代码LIME：低光图像增强是基于论文“LIME：通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现。该项目在Saumik Bhattacharya教授的指导下作为课程项目完成，课程为“数字图像处理”（ECN-316）。可以获取到项目报告和官方网站信息。 作者提供的演示软件包含.pmat文件，这些文件无法直接读取源代码。使用克隆存储库的方法如下： 在命令行中运行：`git clone https://github.com/estija/LIME.git` 打开MATLAB后转至该git仓库的文件夹。 在MATLAB命令窗口添加路径： ``` addpath(./BM3D); addpath(./imgs); ``` 加载图像并执行以下代码： ```matlab img_in = imread(x.bmp); [Ti,Tout,img_out,Iout] = lime_main_module(img_in,mu,rho,ds,ss,flag); ``` 其中，x代表`imgs`文件夹中的某张图片。若要查看结果，请设置`flag=1`。 Ti和Tout分别表示初始照度图和最终的照明估计图。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
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    本项目利用C++和OpenCV库开发，专注于提升低光环境下的图像质量，通过算法优化改善图像清晰度与细节表现。 低照度图像增强的代码使用了OpenCV3.2和VS2017，在C++环境下编写。该代码能够有效提升全局较暗图片的质量，并且注释详尽，易于理解。此外还提供了两张测试图片以供验证效果。如有问题可以联系我讨论解决方法。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
    优质
    本项目采用C++和OpenCV库开发，旨在提高低光环境下拍摄照片的质量。通过算法优化，有效提升图像亮度与清晰度，减少噪点，为用户提供更佳视觉体验。 低照度图像增强的代码使用了opencv3.2与vs2017，在C++环境下编写。该代码针对全局较暗的图像有很好的增强效果，并且注释详尽，易于理解。此外，还提供了两张图片供测试之用。如果有任何问题，请随时联系我。
     
  • 基于OpenCV的低光照图像增强(C++)
    优质
    本项目运用C++和OpenCV库开发，旨在通过算法优化低光照条件下的图像质量，提升图像清晰度与细节表现。 低照度图像增强的代码使用了opencv3.2与vs2017，并用C++编写。这段代码能够有效提升全局较暗图片的质量，注释详尽且易于理解。同时提供了两张测试图片以供验证效果。如果有任何问题，可以联系我讨论。
     
  • 低光照环境下的图像增强算法
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    本研究专注于开发适用于低光照条件下的先进图像增强技术，旨在提升夜间或光线不足环境下拍摄照片的质量。通过优化算法提高图片亮度和清晰度，减少噪点，改善色彩还原度，使图像更加自然逼真。 低光增强图像算法是计算机视觉领域中的一个重要技术手段，主要用于改善在光照不足环境下拍摄的图片质量。这类算法的主要目标在于提升图像亮度与对比度的同时保持细节及色彩的真实感。 1. **Sigmoid函数**：`sigmoid.m`文件可能包含了一个实现Sigmoid函数的功能模块。这种函数常用于调整输入值至0到1区间，有助于优化低光条件下图像的动态范围和暗部细节展示。 2. **运行脚本**：主脚本`runme.m`可能会调用其他功能（如sigmoid）来执行完整的图像增强流程。通过读取、处理及显示或保存图片的方式进行操作。 3. **零一映射**：文件名`zeroone.m`可能代表一个将像素值标准化至0-1范围内的函数，这是许多图像预处理步骤中的常见做法。 4. **色调映射Lab**：`tonemapLAB.m`可能是应用在Lab颜色空间上的调色功能。该色彩模型更符合人类视觉特性，在低光条件下优化了图片的色彩和亮度表现。 5. **加权光流滤波器**：文件名`wlsFilter.m`可能对应一个用于图像平滑处理但保留边缘细节的功能模块，它有助于减少噪声并提高整体质量。 6. **示例图像**：作为例子使用的原始图像是名为`flower.png`的花朵图片。通过运行提供的脚本可以观察到低光增强后的效果。 在实际应用中，多种技术会被结合使用以实现最佳效果，如直方图均衡化、自适应伽马校正以及局部对比度调整等方法能够显著改善图像质量。此外，现代深度学习技术也被用来训练神经网络模型进行更高效的优化处理，在满足实时性和性能要求的同时极大提升了低光环境下的图片清晰度和细节表现能力。