您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 低照度图像增强算法的研究与实现_彭波

  2. 低照度图像增强算法的研究与实现_彭波,研究了增强算法
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-05-08
    • 文件大小:257024
    • 提供者:chengfy03
  1. 基于暗原色先验的低照度图像增强_黄勇

  2. 基于暗原色先验的低照度图像增强_黄勇,将去雾的理论应用于增强
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-05-08
    • 文件大小:196608
    • 提供者:chengfy03
  1. 基于opencv的低照度图像增强系统的设计

  2. 此资源提供了如何利用opencv进行低照度图像增强的详细解答
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-01-22
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:pxzzz123
  1. 低照度图像增强(opencv和C++)

  2. 低照度图像增强,opencv3.2+vs2017,C++代码。 针对全局较暗的图像能有很好的增强效果。 代码注释的很详细,也比较简单。 提供了两张图片以供测试。 若有问题,可以找我。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-10-18
    • 文件大小:139460608
    • 提供者:sinat_29250497
  1. 研究论文-基于人眼视觉特性的Curvelet域低照度图像增强.pdf

  2. 针对低照度下图像降质严重的问题,提出了一种基于人眼视觉特性和Curvelet变换的低照度图像增强算法。首先将低照度图像转换至“色调-饱和度-亮度”(HSI)颜色空间,在Curvelet域中分解亮度参量得到不同尺度、不同方向的子带分量,以此构建人眼视觉模型;然后利用模型的亮度遮蔽特性和亮度-对比度遮蔽特性对高频分量进行非线性增强,同时对低频分量进行非线性拉伸;最后通过Curvelet逆变换重构亮度参量,结合原始图像的色度和饱和度分量将图像转换至原色彩空间,得到增强后的低照度图像。实验结果表明,该
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-07
    • 文件大小:983040
    • 提供者:weixin_39841365
  1. 一种煤矿井下低照度图像增强算法

  2. 针对多尺度Retinex算法在处理煤矿井下低照度图像时存在细节增强不足和耗时等问题,提出了一种基于光照校正的快速多尺度Retinex算法对煤矿井下低照度图像进行增强。该算法通过计算高斯模糊后图像的每个像素点的亮度值,将图像划分为暗调区域和高光区域,并对不同区域进行光照校正,从而降低高光区域的亮度,保证不过分曝光,同时提升较暗区域的亮度,凸显更多细节信息;利用三次快速均值滤波代替高斯滤波来估计光照强度,减少算法耗时。实验结果表明,该算法能有效提高图像的亮度和对比度,增强图像中暗调区域和高光区域的细
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38711529
  1. 低照度图像处理retinex理论MSR算法

  2. 基于retinex理论处理低照度图像增强,使用MSR算法,代码需处理图像,请先选择黑暗条件下拍摄的图像一幅
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-05-25
    • 文件大小:3072
    • 提供者:yww_yww
  1. 低照度图像增强 10多篇 总共 128M文档.zip

  2. 低照度视频图像 处理文档10篇 主要讲述怎么处理低照度的图像 ,的图片文档 各种算法均有提到 还有小波等的去噪声 去雾化的一些方法 总共127M 文档
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2020-06-23
    • 文件大小:130023424
    • 提供者:glory_x
  1. 低照度图像的分段非线性化处理算法

  2. 为增强低照度图像,在考虑人视觉分辨力的基础上,对图像固有的信息使用图像前景像素值与背景像素值的灰度值之差的绝对值作为图像的对比度,通过均衡化因子,用非线性均衡化方法把隐藏在低照度图像中的信息提取出来.该方法在对图像灰度谱分段非线性化时,通过优化补偿因子,提高其补偿迭代速度,快速获得所需要的图像.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-09
    • 文件大小:789504
    • 提供者:weixin_38516863
  1. LIME低照度图像增强算法.zip

  2. LIME低照度图像增强算法,里面包含C++程序和测试效果图像,可直接使用,效果惊人,非常值得下载!!!
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2020-09-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:jxhmy
  1. 快速低照度图像增强算法研究与实现

  2. 在MSR图像增强算法的基础上进行了改进,采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法,并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积,提高算法运算速度;对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法,提高增强后图像的对比度。实验结果表明,本算法在提高图像质量的同时,算法速度提高3~4倍。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:449536
    • 提供者:weixin_38647567
  1. You-Can-See-Clearly-Now:令人敬畏的微光图像增强方法的集合-源码

  2. 您现在可以清楚地看到! ,李玉凤,黄玉凤 1说明 令人敬畏的微光图像增强方法的集合。维护论文,代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 VV [] SID [] 大声笑[] NPE [] MEF [] CID [] SCIE [] LIME [] DICM [] BIMEF [] ExDark [] MIT-Adobe FiveK [] 2.2论文 2020年 Meng等人的GIA-Net:低光成像的全球信息感知网络。 [] [代码] Kwon等人,《 DALE:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42135462
  1. 一种改进的保留色彩的低照度图像增强算法

  2. 一种改进的保留色彩的低照度图像增强算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:634880
    • 提供者:weixin_38690079
  1. 基于 Retinex-UNet 算法的低照度图像增强

  2. 基于 Retinex-UNet 算法的低照度图像增强
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:958464
    • 提供者:weixin_38658564
  1. 基于深度卷积神经网络的低照度图像增强

  2. 针对低照度条件下图像降质严重的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本, 将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间, 保持色度分量和饱和度分量不变, 利用DCNN对亮度分量进行增强, 最后将HSI颜色空间转换到RGB空间, 得到最终的增强图像。实验结果表明, 与现有主流的图像增强算法相比, 所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_38610052
  1. 基因表达式编程优化的色调保持低照度图像增强

  2. 提出了一种基因表达式编程寻优的色调对比度增强算法。选用多幅低照度图像作为参考图像,将该方法与自适应直方图均衡化、同态滤波、多尺度Retinex和带颜色恢复的多尺度Retinex等方法的实验结果进行了比较。所提算法的峰值信噪比、结构相似度和基于局部方差质量指数的平均值分别为25.93、0.75和0.87,均优于其他算法,在主观上亮度和对比度都更自然,更符合人眼视觉特性。该算法可广泛适用于低照度环境下的机器视觉领域。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38569569
  1. 基于注意力机制和Retinex的低照度图像增强方法

  2. 低照度图像增强的主要目的是提升图像的整体光照度,进而呈现更多有用的信息。针对低照度图像的整体照度低、对比度弱和噪声较高的问题,提出基于注意力机制和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为不变性反射图和缓变平滑性光照图;再通过注意力机制提取图像的空间和局部物体信息,从而能够保证增强过程中利用空间和局部物体信息进行约束;同时增加色彩损失函数改善图像饱和度,用以补偿和校准增强过程中的对比度细节;改进低照度图像和合成方法,加入真实噪声有效扩充训练数据集。最终在LOL和SID数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38694343
  1. HSV空间的RetinexNet低照度图像增强算法

  2. 针对RetinexNet低照度图像增强算法中出现的颜色失真、边缘模糊等问题,提出了一种改进的RetinexNet算法。首先,利用HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间模型中各通道相对独立的特性,增强亮度分量;然后,利用相关系数使饱和度分量随亮度分量的变化自适应调整,避免图像色感发生变化;最后,针对增强图像的边缘模糊问题,采用Laplace算法对反射率图像进行锐化处理,增强图像的细节表达能力。实验结果表明,本算法可以有效增强图像的细节,保持图像的整体色彩和原始图像一致,提高图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_38662213
  1. 基于亮度通道细节增强的低照度图像处理

  2. 为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38554193
  1. 基于级联残差生成对抗网络的低照度图像增强

  2. 针对现存的低照度图像视觉效果差和图像质量低的问题,提出了一种基于级联残差生成对抗网络的低照度图像增强算法,该算法将构建的级联残差卷积神经网络作为生成器网络和改进的PatchGAN作为判别器网络。首先根据Retinex理论,通过正常照度图像合成训练样本,再将低照度图像从RGB空间转换到HSV颜色空间,保持色调分量和饱和度分量不变,利用级联残差生成器网络对亮度分量增强。通过判别器网络监督生成器网络不断增强低照度图像,二者相互博弈,最终使生成器网络具备较好的低照度图像增强的能力。实验结果表明,本文增强
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38691669
« 12 3 »