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HDR-Infrared-Image-Detail-Enhancement-Master.rar

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简介：
本资源提供一种增强HDR红外图像细节的技术方法，通过下载其中的内容可获得详细的教程和相关代码，旨在提升低光照条件下的图像清晰度。 基于局部边缘保持滤波器的2016年HDR红外图像细节增强的MATLAB代码。

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  • HDR-Infrared-Image-Detail-Enhancement-Master.rar
    优质
    本资源提供一种增强HDR红外图像细节的技术方法，通过下载其中的内容可获得详细的教程和相关代码，旨在提升低光照条件下的图像清晰度。 基于局部边缘保持滤波器的2016年HDR红外图像细节增强的MATLAB代码。
     
  • High-Dynamic-Range Infrared Image Detail Enhancement
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    本文提出一种高动态范围红外图像细节增强方法，旨在提升红外成像系统中目标与背景对比度和清晰度，以改善低照度环境下的观测效果。 在处理高动态范围红外图像的详细增强时，算法的选择与实施至关重要，因为它直接影响到最终呈现的图像质量。本段落作者提出了一种基于导向滤波器的新方法来提升高动态范围红外图像的质量。 理解什么是高动态范围（HDR）图像很重要：它指的是图像中最亮和最暗区域之间的亮度比值。在红外成像中，这一比率往往非常宽广，导致标准显示器显示时容易丢失细节信息。因此，在低动态范围内压缩并增强这些图像是一个重要的研究课题。 作者介绍了一种新的算法来解决这个问题，该算法简化了现有的计算流程，并且更有效地增强了高动态范围红外图像的详细程度和减少了噪声。此外，它在保持边缘清晰的同时有效抑制噪音，避免出现伪影。 导向滤波器是本段落中提到的关键技术之一。这种滤波方法通过使用一个引导图来指导平滑过程，在保留重要细节信息的同时去除不必要的噪点或不规则性。这种方法特别适用于高动态范围红外图像的处理工作。 文中还强调了该算法在实际应用中的有效性，表明它不仅能解决理论上的问题，还能提升真实场景中红外图像的质量和实用性。这些关键词“详细增强”、“导向滤波器”、“噪声减少”、“红外图象”以及“高动态范围”，都是这一领域的重要概念，并且它们的研究成果对于军事侦察、安全监控及温度检测等应用具有重要意义。 此外，由于不同显示设备的限制，在将高动态范围图像压缩到低动态范围内时必须确保不会丢失任何重要信息。而作者提出的算法能够高效地实现这一点，同时避免了噪声和伪影的问题，这表明其在实际操作中具备很强的应用价值。 总的来说，该文件中的方法不仅丰富和完善了高动态范围红外图象处理的技术知识库，并且为解决实际问题提供了一种可行的解决方案。这项技术的发展无疑将对提高图像质量及推动相关领域发展产生积极影响。
     
  • Visible and Infrared Image Fusion.rar
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    本资源包含可见光与红外图像融合技术的研究资料及应用案例，适用于遥感、医学影像分析等领域，旨在提升图像质量和信息量。 利用MATLAB融合可见光和红外图像（采用3假彩色融合技术）。
     
  • Improved Depth Image Quality Enhancement
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    本研究提出了一种改进的深度图像增强方法，旨在提升深度图像的质量和清晰度，以适应各种应用场景的需求。通过优化算法，有效减少噪声并提高细节表现力，从而为计算机视觉任务提供更可靠的深度数据支持。 深度图像的最新质量增强方法（2021年每3-6个月更新以下摘要） 深度质量增强方法列表以及一些可用代码或项目的概述。 该列表由相关维护人员负责。 如果您有关于此领域的论文未被列出，请与相关人员联系。 以下是部分可用代码和项目概述： 深度增强工具箱 联合双边滤镜用于带有闪光灯和无闪光灯图像对的数码摄影 联合双边上采样技术 噪声感知滤波器，适用于实时深度采样的优化处理 加权模式过滤器，基于加权模式进行深度视频质量提升 各向异性扩散方法以增强深度图像的质量 马尔可夫随机场在范围感测中的应用研究 马尔可夫随机场用于结合图像和稀疏激光数据的密集场景重建技术 分层双边滤波算法实现空间深度超分辨率处理 此外，还有以下项目： 稳健色彩引导下的深度图还原方法[代码] 基于自适应自回归模型从RGB-D数据进行颜色指导的深度恢复[代码] 多尺度制导策略用于提升深度图像的超分辨率效果[项目]
     
  • RUIE (Realworld Underwater Image Enhancement Benchmark)
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    RUIE（真实世界水下图像增强基准）是一项致力于提升水下摄影质量的研究项目，通过开发先进的算法来减少混浊和改善色彩还原。 《RUIE：真实世界水下图像增强基准与深度学习技术》 RUIE（Realworld-Underwater-Image-Enhancement-RUIE-Benchmark）是一个专注于提升真实世界中水下图像质量的开源数据集，为研究人员提供了一个全面的研究平台。它特别关注利用深度学习方法来优化和改进水下环境下的图像处理技术。 在复杂多变且光线条件不佳的水下环境中，准确的目标检测与图像增强至关重要。由于光散射、颜色失真及对比度下降等问题的存在，这些任务极具挑战性。RUIE数据集提供了用于训练深度学习模型的数据资源，帮助它们识别和理解诸如海洋生物或海底地貌等特征，并提高目标检测的准确性。 深度学习是现代计算机视觉领域中的关键组成部分之一，其通过模仿人脑神经网络的工作方式来实现自主学习与预测功能。在水下图像处理的应用场景中，常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网路（LSTM）和U-Net等。 目标检测是计算机视觉中的重要技术之一，它的任务是在给定的图像里定位并识别出特定对象。由于水下环境光线条件特殊，传统方法在这一领域往往表现不佳。因此，RUIE数据集为深度学习驱动的目标检测算法提供了宝贵的训练资源，使得这些算法能够在复杂多变的环境下更准确地进行目标定位和识别。 此外，在提升图像质量方面也存在诸多挑战，比如光折射与吸收导致的低对比度、色彩偏差等问题。为了应对这些问题，RUIE数据集收录了各种不同光照条件及水质状况下的水下图片样本，为开发新的图像增强算法提供了丰富的素材支持。常见的技术包括直方图均衡化和自适应对比度调整等方法；同时深度学习技术也可以被应用于这一领域内，例如通过训练卷积神经网络来实现从原始低质量图像到更清晰、色彩准确的高质量图像之间的转换。 RUIE数据集极大地推动了水下图像处理领域的研究进程，并为深度学习模型提供了坚实的基础。随着持续的研究与优化工作，我们有望在未来见证更加先进的水下目标识别及增强技术的应用与发展，进而促进水下探索活动、海洋生物保护以及水下机器人导航等多个领域实现革命性的进步和发展。
     
  • Advanced HDR Image Processing, 2nd Edition
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    本书为《高级HDR图像处理》第二版，全面介绍了高动态范围（HDR）成像技术，涵盖从基础理论到最新研究成果的内容。 2018年出版的HDR领域经典教材全面介绍了HDR的基本原理、算法及其应用，并详细讲解了如何使用Matlab中的HDR工具箱。
     
  • Image Enhancement for Underwater Scenes Using Conditional Generative Adversarial Networks
    优质
    本研究采用条件生成对抗网络（CGAN）技术，针对水下图像质量差的问题，提出了一种有效的增强方法，显著提升了图像清晰度和色彩还原度。 Underwater images are crucial for obtaining and understanding underwater information. High-quality images ensure the reliability of underwater intelligent systems. However, these images often suffer from low contrast, color distortion, blurring, poor lighting conditions, and uneven illumination, which significantly impede the perception and processing of underwater data. To enhance the quality of acquired underwater images, many methods have been developed.
     
  • Image Enhancement in Low Light Conditions Using Estimated Illumination Map (LIME)
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    本文提出了一种名为LIME的方法，通过估计照明图来改善低光环境下的图像质量，有效提升了暗处细节和色彩表现。 根据提供的文件内容，以下是关于该文档所涵盖知识点的详细解释： 1. **低照度图像增强（LIME）**： 低照度条件指的是在光线不足的情况下拍摄的照片或视频片段，这类环境会导致照片中的细节难以辨认且视觉质量低下。由于缺乏足够的光照，这样的图像不仅影响美观性还可能妨碍依赖高质量输入的计算机视觉和多媒体算法的工作效率。因此，开发有效的低照度图像增强技术至关重要。 2. **亮度映射估计**： 在LIME方法中，首先通过确定每个像素在RGB通道中的最大值来单独计算出该像素的亮度。然后应用结构化的亮度映射对初步得到的亮度进行调整和优化，最终生成用于图像增强的完整亮度映射。 3. **照度估计与传输**： 照度估计涉及分析图像中各个点或区域的实际光照条件，这对于准确恢复光线不足场景中的细节至关重要。此外，还需要考虑从光源到相机路径上的光线传播情况以更精确地再现原始照明效果。 4. **低照度图像增强的重要性**： 文档开篇强调了高质量视觉数据对物体检测、跟踪等应用的影响，并指出在光照条件差的情况下获取的图片会降低这些技术的有效性。因此，开发能够提升此类图像质量的技术具有重要意义且充满挑战。 5. **LIME与其他方法对比**： 通过一系列实验测试不同难度级别的低照度图像样本，文档展示了LIME方案相比现有最佳实践的优势，证明其在增强效果和效率方面的显著进步。 6. **可见性恢复**： LIME技术能够使原先隐藏于黑暗中的细节变得清晰可辨。这对于夜间监控、户外运动摄影及自动驾驶汽车视觉系统等领域尤为重要。 7. **关键词索引项**： 文档提到的“IndexTerms”包括照明估计（IlluminationEstimation）、光照传输(Illumination(Light)Transmission)以及低照度图像增强等术语，这些是IEEE Transactions on Image Processing期刊中的关键概念和研究领域标识符。
     
  • Image HDR with Python: Enhancing Low-light Images Through Python Implementation
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    本项目利用Python编程技术，通过图像HDR处理方法，有效增强低光环境下的图片质量，提升细节可见度。 image_HDR_python图像HDR主要用于在暗光条件下增强图像亮度。该实现的创新点在于只对缺少光照的部分进行补光增强，而不会显著影响到已经光线充足的区域。此功能需要以下环境：Python 3、NumPy、OpenCV-python和SciPy。
     
  • Single-Underwater-Image-Enhancement-and-Color-Restoration: 单一水下图像...
    优质
    本文提出了一种针对单一水下图像增强与色彩复原的方法，旨在改善水下成像质量，恢复自然色彩。通过先进的算法和技术手段，有效去除混浊效应和色偏问题，使图像更加清晰、逼真。该方法在实际应用中具有广泛前景。 水下图像在海洋探索领域扮演着至关重要的角色。然而，在水介质中的光吸收与散射现象导致这些图像的质量显著下降。尽管近年来有关于图像增强和恢复技术的重大进展，但专门针对改善水下成像质量的方法尚未得到充分研究。 本段落旨在回顾并评估用于解决典型水下图像损伤问题的最新方法，包括极端退化情况下的修复策略。文章首先基于水下图像形成模型（IFM）概述了影响水下图像质量的主要因素。接着，我们系统地分析和比较了现有无IFM依赖的方法与利用IFM进行改进的技术。 随后章节中，我们将通过主观评价及客观测试相结合的方式对这些方法进行全面评估，并特别关注在基于先验信息的参数估计算法方面的工作进展。这项研究揭示了当前技术的主要局限性，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解和建议。