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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 基于改进算法的图像增强及其在DSP中的实现
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    本研究针对图像处理领域提出了一种改进算法，用于提升图像质量。该算法特别优化了数字信号处理器（DSP）平台上的执行效率和效果，实现了高效且高质量的图像增强功能。 本段落研究了基于图像增强方法及其实现的技术。首先指出了传统直方图均衡化方法存在的问题，并提出了改进的自适应直方图均衡化算法来提升图像质量。通过采用空闲灰度级动态分配的方法，增强了图像的视觉效果和清晰度。该算法被移植到本段落设计的DSP硬件实验平台上进行测试，结果显示其显著提升了图像的质量且计算简便、易于实现，在实际应用中具有很高的可行性和有效性。
     
  • Python中实现图像增强的方法
    优质
    本简介探讨了在Python编程环境中利用多种库和工具进行图像增强的技术与方法，旨在提升计算机视觉应用的效果。 主要通过深度学习模型进行图像增强，在训练阶段实现图像扩增以提高模型的泛化能力。
     
  • 基于MATLAB的微光增强及图像去雾处理
    优质
    本项目运用MATLAB软件，开发了微光增强与图像去雾技术，旨在提升低光照环境下的视觉效果和雾霾天气中的图像清晰度。 微光增强与图像去雾的MATLAB处理方法涉及低光照环境下的图像质量提升以及去除雾霾效果的技术。这种方法在改善夜间或昏暗条件下的视觉感知方面非常有用，并且能够提高图像清晰度，使其更具可读性和美观性。通过使用MATLAB这一强大的工具，研究人员和工程师可以开发出高效的算法来解决这些问题，从而使得低光照环境中的细节更加丰富、层次分明，同时也能有效去除影响视线的雾霾效果。