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HEP弱光图像增强算法的执行程序

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简介：
本程序基于HEP（Histogram Equalization Plus）算法设计，旨在提升弱光环境下图像的质量与清晰度，适用于摄影后期处理及安防监控等领域。 《Unsupervised Low-Light Image Enhancement via Histogram Equalization Prior》算法的可执行程序已准备好。请参考同名文章以查看使用方法。文档中已经包含了预训练模型以及参考图像。

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  • HEP弱光图像增强算法的执行程序
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    本程序基于HEP（Histogram Equalization Plus）算法设计，旨在提升弱光环境下图像的质量与清晰度，适用于摄影后期处理及安防监控等领域。 《Unsupervised Low-Light Image Enhancement via Histogram Equalization Prior》算法的可执行程序已准备好。请参考同名文章以查看使用方法。文档中已经包含了预训练模型以及参考图像。
     
  • 弱光图像增强1（基于融合的弱光图像增强方法及其在MATLAB中的实现）
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    本研究提出了一种基于图像融合技术的弱光环境下的图像增强算法，并详细介绍了其在MATLAB平台上的实现过程。该方法旨在提高夜间或低光照条件下图像的质量和清晰度，为相关领域的应用提供技术支持。 弱光图像增强1（Low-Light-Image-Enhacement-1）：该方法采用Matlab实现，并发表在期刊《信号处理杂志》上，作者包括薛阳富、德鲁曾、岳煌、廖英豪、丁兴豪和John Paisley。论文于2016年5月由爱思唯尔出版，提出了一种基于融合的图像增强技术用于弱光条件下的图像改善。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【图像增强】利用BIMEF进行微光图像增强的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于BIMEF算法的MATLAB代码，专门用于低光照条件下的图像增强。通过该工具包，用户可以有效提升夜间或光线不足环境中的图片清晰度与细节表现。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • MSRCR图像增强算法
    优质
    MSRCR是一种先进的图像处理技术，通过多尺度Retinex理论与颜色恢复相结合，显著提升图像的质量和视觉效果。 包含Retinex处理的单通道和多通道算法，使用C++实现，可以单独使用或与OpenCV集成使用。该算法便于移植到各种平台。
     
  • 弱光图像六种增强算法，全面解决论文实验对比问题
    优质
    本文综述了六种常用的弱光图像增强算法，并提供了详细的实验对比分析，为研究者提供可靠的参考依据。 EnlightenGAN, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE 和 Zero-Dce++ 六大算法的综合可执行程序。请参考同名文章《弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分》以了解如何使用本程序，预训练模型已包含在内。欢迎关注我的博客，我会持续更新相关信息。