Advertisement

基于Retinex模型与多尺度融合的低光图像增强技术（含Matlab代码及论文）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种利用Retinex理论和多尺度变换来改善低光照条件下图像质量的方法，附有详细Matlab实现代码及相关学术研究论文。适合深入学习与实践应用。 本段落介绍了一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强方法，并提供了相应的Matlab代码及论文。这种方法旨在改善低光条件下图像的质量，通过结合不同的技术来提升细节可见性和整体视觉效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Retinex模型与多尺度融合的低光图像增强技术（含Matlab代码及论文）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用Retinex理论和多尺度变换来改善低光照条件下图像质量的方法，附有详细Matlab实现代码及相关学术研究论文。适合深入学习与实践应用。 本段落介绍了一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强方法，并提供了相应的Matlab代码及论文。这种方法旨在改善低光条件下图像的质量，通过结合不同的技术来提升细节可见性和整体视觉效果。
     
  • 基于多尺度Retinex的图像增强技术
    优质
    本研究探讨了基于多尺度Retinex算法的图像增强方法，通过优化色彩校正和对比度提升，有效改善图像质量。 在MSR算法的增强过程中，分别对图像的红、绿、蓝通道进行计算，并通过加权求和的方式得到最终结果。然而，在这一过程中，可能会引入噪声，导致局部区域色彩失真，影响物体的真实颜色表现及整体视觉效果。为解决这个问题，通常会采用带有色彩恢复因子C的多尺度算法来改善图像质量。
     
  • 基于Retinex理论的单尺度图像增强Matlab代码
    优质
    本段简介提供了一套基于Retinix理论开发的MATLAB代码，专注于通过单一尺度技术优化和提升图像质量。这套工具能够有效处理图像对比度低或光照条件不佳的问题，为研究人员及工程师在图像预处理阶段提供了便捷而高效的解决方案。 《数字图像处理高级应用》中的代码是单尺度的Retinex算法。
     
  • 多尺度Retinex：基于MATLAB的图像增强方法
    优质
    《多尺度Retinex：基于MATLAB的图像增强方法》一书介绍了一种先进的图像处理技术——多尺度Retinex算法，并通过MATLAB语言详细讲解了该算法的具体实现和应用，是从事计算机视觉与图像处理领域研究者的重要参考。 Petro, AB, Sbert, C., 和 Morel, JM (2014) 的图像增强多尺度 Retinex 算法有两种不同的实现方式。第一种方法使用 scalefactor 的指数缩小直到 scalefactor^nscale，这可以加速处理大图像的算法，但会产生更多的光晕伪影。第二种方法接受不同尺度作为输入，因此允许非约束缩放。 以下是生成缩影的具体步骤： ```matlab im = imread(example.jpg); % 使用最大通道作为图像照明的近似值 L = max(im, [], 3); ret = MSRetinex(mat2gray(L), 5, 3, 2, [5 5], 8); ret2 = MSRetinex2(mat2gray(L), [5, 35, 150], [5 5], 8); ```
     
  • 基于注意力机制及Retinex理论的低光照图像增强技术
    优质
    本研究提出结合注意力机制与Retinex理论的方法，有效提升低光照条件下图像的质量和细节表现，为夜间或光线不足环境下的视觉处理提供解决方案。 低照度图像增强的主要目标是提升图像的整体光照水平，以便呈现更多有用的信息。为了解决低照度图像整体亮度不足、对比度弱以及噪声较高的问题，提出了一种基于注意力机制和Retinex算法的低照度图像增强方法。 该方法首先将低照度图像分解成不变性反射图与缓变平滑光照图；然后通过引入注意力机制来提取图像的空间信息及局部物体特征，从而在增强过程中能够利用这些空间信息进行约束。此外，还增加了色彩损失函数以改善图像的饱和度，并补偿和校正对比度细节。 为了进一步改进低照度图像处理方法并合成真实噪声数据集，该研究有效扩充了训练样本的数量。实验结果表明，在LOL和SID数据集中应用所提出的增强算法后，无论是在主观感受还是客观评价指标方面均有显著提升。
     
  • 正确的Retinex代码.zip_多尺度Retinex_改进的Retinex_图像增强_图像增强优化_多尺度增强
    优质
    本资源包提供了一系列基于Retinex理论的图像增强代码，包括多尺度和改进型算法，旨在提升图像质量及细节表现。 改进多尺度Retinex彩色图像增强算法代码涉及对现有算法进行优化，以提高其在不同场景下的性能表现。这通常包括调整参数设置、引入新的数学模型或结合其他先进的图像处理技术来提升细节显示效果及色彩还原度。 为了实现这些目标，开发者需要深入理解原始的多尺度Retinex理论框架，并在此基础上提出创新性的解决方案。改进过程可能涉及到实验设计与数据分析，以验证所做改动的有效性及其对最终输出质量的影响。 此类工作对于计算机视觉领域内的研究人员和工程师而言非常重要，因为它不仅能够提升单个图像的质量，还能为更广泛的机器学习任务提供更好的数据支持。
     
  • 基于Retinex-UNet算法的低光照图像增强
    优质
    本研究提出了一种结合Retinex理论与U型网络结构的创新算法——Retinex-UNet，专门用于改善低光照条件下图像的质量。通过优化图像亮度和对比度，该方法显著提升了细节可见性和整体视觉效果，在夜间或光线不足环境中具有广泛应用前景。 基于Retinex-UNet算法的低照度图像增强方法能够有效提升夜间或光线不足环境下的图像质量。此算法结合了Retinex理论与深度学习中的U型网络结构，通过分解图像的反射分量和照明分量来改善低光照条件下的视觉效果，并利用卷积神经网络进行端到端的学习优化，以实现更好的图像增强性能。
     
  • 基于Contourlet变换及多尺度Retinex的水下图像增强方法
    优质
    本研究提出了一种结合Contourlet变换与多尺度Retinex技术的创新算法，有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度，克服了传统方法在处理复杂背景和光照条件下的局限性。 针对水下图像对比度低、边缘模糊及噪声大的特点，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换与多尺度Retinex的增强算法。该方法首先对水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换；然后通过多尺度Retinex技术调整低频系数以提高整体对比度；接着，在各个带通子带上估计噪声，并抑制模值低于阈值的系数，同时改进神经网络中的Sigmoid函数来调节高于该阈值的系数。最后，经过非下采样Contourlet逆变换得到增强后的图像。 与传统方法相比，此算法能够有效降低水下图像中的背景噪声、提升对比度以及突出目标轮廓，并且获得了更高的对比度评估分数。
     
  • 基于暗原色与多尺度Retinex的图像增强去雾方法
    优质
    本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案，有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。 根据作者的方法进行了一些改动后，效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法：Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF，可以处理输入的图片（支持jpg、bmp等格式），并且可调节的大气光参数能够影响结果。
     
  • 基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet变换图像增强
    优质
    本研究提出了一种结合多尺度Retinex与非下采样Contourlet变换的新型图像增强方法，显著提升图像视觉效果和细节表现。 为解决遥感图像及高光谱图像中存在的对比度低、整体偏暗等问题，本段落提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）与混沌小生境粒子群优化（NCPSO）的非下采样Contourlet变换（NSCT）域图像增强技术。该方法首先对原始图像进行NSCT分解，获得一个低频分量及多个不同方向上的高频分量；接着在低频部分应用混合灰度函数的多尺度Retinex算法以提升对比度和清晰度，并利用非线性增益函数调节高频成分系数来增强细节表现。在此过程中，采用一种综合考虑了对比度与信息熵的定量评价指标作为NCPSO的适应值，从而优化相关参数设置。 实验结果显示，相较于双向直方图均衡、NSCT变换、多尺度Retinex算法以及平稳小波变换结合Retinex方法等四种传统的图像增强策略，本段落提出的方法在提升对比度和信息熵方面表现更佳，并显著改善了整体视觉效果。