滤光片，正确名称叫“光学低通滤波器” (OLPF)! 啊!不就是片破玻璃片嘛! 且听我道来： 滤光片的功用:滤除红外线：彩色CCD也可感应红外线，就是因为会感应红外线，会导致D.S.P无法算出正确颜色，因此须加一片滤光片，把光线中红外线部份隔开，所以只有彩色CCD需要装滤光片，黑白就不用了修整进光：因为CCD上是一颗颗的感光体(CELL)构成，最好光线是直射
前言 RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 ?使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision论文解读Motivation and introduction最近在xiajiba看一些论文，看到了关于低光图像增强的无监督学习的一篇论文。如题。作者题目起的非常低调，大概表达的意思是做了一件事情，之后论文的故事讲的也非常好。作者在introduction中介绍了现有的一些
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章，于是决定简单梳理一下。光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]），它的输出结果可以被用到其它任务中，例如图像增强、图像恢复（处理色差
Abstract 同时增强弱光图像并去除其噪声是不适定的，我们观察到噪声在不同频率层中表现出不同的对比度，并且在低频层比在高频层更容易检测噪声。受此启发，我们提出了一种基于频率的分解和增强模型，用于微光图像增强。基于该模型，我们提出了一种新的网络，该网络首先学习在低频层恢复图像对象，然后基于恢复的图像对象增强高频细节。此外，为了便于学习，我们还准备了一个新的具有真实噪声的微光图像数据集。
1、场景需求 在现实场景中，由于光线、视角等问题会导致我们拍摄出来的照片比较阴暗，具体的图片如下图中的1、3、5列所示，然后这些阴暗的图片不仅会影响我们的观察，而且会极大的影响计算机视觉处理算法的效果，2、4、6列表示的是使用了低光照图像增强算法之后的效果。本文主要针对低光照的图片展开论述，对经典的一些低光照图像增强算法进行了总结和初略的分析。2、Retinex算法论文链接-Github链接2.1 Retinex算法简介 Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的
原创
2021-08-13 09:36:17
2069阅读
F. Drago等人在《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》中提到了一种HDR增强算法，本文尝试对其进行复现。在这个亮度映射解决方案中的对数关系使用Stockham提出的转换方式作为图像处理的基础，Stockham使用如下公式作为低照度图像增强的方法： 其中，Ld为输出的亮度值，Lw为输入的亮度值，Lma
文章概述 这篇文章来自 ACM MM 2019。本文建立了一个简单而有效的点燃黑暗（表示为 KinD）的网络，它受 Retinex 理论的启发，将原始图像分解为反射率和光照两个部分，其中光照负责光的调节，而反射率负责去除退化。通过这种方式，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到更好的学习。整个网络由两个组件组成，分别用于处理反射率和光照。从功能上看，还可
作者：韩国大学Abstract1.本文提出了一种新的成对和非成对图像增强方法。包括全局增强网络（GEN）和局部增强网络（LEN）。 2.所提出的GEN可以进行比像素预测更容易训练的通道强度变换。提出的LEN算法基于空间滤波对GEN的结果进行细化。 3.其次，分别提出了配对学习和非配对学习训练方案来训练GEN和LEN。实验结果表明，该算法在成对和非成对图像增强方面均优于现有算法。值得注意的是，所提出
在图像处理或者计算机视觉应用中，在正式对图像进行分析处理前一般需要一个预处理的过程。预处理是对图像作一些诸如降维、降噪的操作，主要是为后续处理提供一个体积合适的、只包含所需信息的图像。这里通常会用到一些滤波处理手法。滤波，实际上是信号处理里的一个概念，而图像本身也可以看成是一个二维的信号，其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。对应的高低频的意义：高频：图像中灰度变化剧烈的点，一般是图像轮廓或者是噪
本文算法参考文献：李勇.基于Retinex理论的低照度图像增强算法研究与实现[D].西安电子科技大学,2018本文是本人按照作者发表的原文进行复现并稍加改动，在尽力的基础上由于本人水平有限，对作者一些想法的理解和结果的复现不一定正确，需要研究此算法的朋友，在看我文章的时候最好加入自己的判断，或者直接查看原文。欢迎各位指出我不对的地方，或者与我探讨交流！需要程序可评论。原文摘要图像作为信息的一种载体
1、图像强度值变化慢的区域只包含低频率，而图像强度变化快的区域产生高频率。2、图象是二维的，因此频率分为两种，及垂直频率（垂直方向的变化）和水平频域（水平方向的变化）。低通滤波器作用：消除图像中的高频部分，目的是减少图像变化的幅度。1、cv::blur 归一化框过滤器，他将每个像素的值替换成该像素邻域的平均值（邻域是矩形的），从而使图像更加平滑。 2
scipy Matlab-style IIR 滤波器设计上(Butterworth\Chebyshev type I \Chebyshev type II )各种滤波接口滤波器接口含义butter(N, Wn[, btype, analog, output, fs])设计Butterworth模拟和数字滤波器buttord(wp, ws, gpass, gstop[, analog, fs])自动
1 简介针对眼底视网膜图像对比度低,受病变区域边界干扰,很难正确提取血管细节的问题提出了一种基于Frangi滤波器的视网膜血管分割的方法,仿真结果表明上述方法对细小血管的提取表现出良好的效果,具备很强的实用价值.2 部分代码function [Dxx,Dxy,Dyy] = Hessian2D(I,Sigma)
% This function Hessian2 Filte
原创
2022-09-05 15:19:37
576阅读
均值滤波器均值滤波器也是低通滤波器，即把邻域内的平均值赋给中心元素。均值滤波器用来降低噪声，均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相关细节，不相关是指与滤波器的模板相比较小的像素区域。模糊图片以便得到感兴趣物体的粗略描述，因此那些较小的物体的灰度就会与背景混合在一起，较大的物体则变的像斑点而易于检测。 模板的大小由那些即将融入背景中的物体尺寸决定。毕业项目设计代做项目方向涵盖：Opencv 图像处理
低光数码单反相机而夜间拍摄设置 低光数码单反相机拍摄的乐趣，而且非常受欢迎。夜间影像有很大的氛围，这东西往往是不存在的平坦，白天的照片。熟练的低光照片可以看简直令人难以置信，如果悠逸想办法从摄影赚钱，一个很好的选择是专业的光线不足的夜景游说打印。他们是非常受欢迎的。 在这里，我们将重点放在两件事情： - 相机设置，并采取在夜间良好的图像所需的技能 - 数码
光电应用专栏随着光电行业下游的发展，光电的应用领域越来越受重视，光电杂志将重点聚焦光电在面向光通信/信息处理与储存、消费电子、先进制造、国防安防、半导体加工、能源、传感及测试测量、照明显示、医疗等九大应用领域的内容。更多应用干货，请持续关注。近些年，超低照度摄像机纷纷涌现出来，成为“平安城市”视频监控系统炙手可热的机型之一。为何“超低照度”能够实现非常好的图像效果，有哪些实用原理？影响摄像机图像效
一、Gabor滤波器 Gabor滤波器，最主要使用优势体现在对物体纹理特征的提取上。二维Gabor基函数能够很好地描述哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性。随着小波变换和神经生理学的发展，Gabor变换逐渐演变成二维Gabor小波的形式。Gabor滤波器对于图像的亮度和对比度变化以及人脸姿态变化具有较强的健壮性，并且它表达的是对人脸识别最为有用的局部特征，故在计算机视觉及纹理分析
Gabor滤波 1.优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。在提取目标的局部空间和频率与信息方面具有良好的特性。对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择。因此Gabor小波被广泛应用于视觉信息理解。Gabor滤波器和脊椎动物视觉皮层感受野响应的比较：第一行代表脊椎动物的视觉皮层感受野，第二行是Gabor滤波器，第三行是两者的残差。可见两者相差极小。G
转载
2023-07-06 16:25:00
372阅读
1 简介D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换，为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良
原创
2022-02-04 22:56:28
1279阅读
