本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》INDANE算法文章链接概述改进算法同样采用亮度提升和对比度增强两个独立模块分别处理。1、通过使用非线性传递函数实现的亮度提升
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
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编辑：Happy 本文是南开大学程明明与南洋理工大学Chen ChangeLoy等人关于深度学习时代的低光图像增强的综述。本文从低光图像增强的数据集、网络架构、损失函数、学习机制等不同角度对其进行了系统性的总数；为评估不同方法的泛化性与鲁棒性还提出了一个大尺度低光图像数据集；与此同时，针对低光图像增强存在的挑战以及未来有研究价值的方向进行了探讨。强烈推荐给各位low-level领域的同学！Abst
Dual Illumination Estimation for Robust Exposure Correction论文学习和总结摘要：前言相关工作方法实施和参数设置实验更多的分析Conclusion and Future Work 摘要：曝光校正是图像处理和计算摄影的基本任务之一。尽管各种方法被提出，它们要么不能产生视觉上令人愉悦的结果，或者仅适用于有限类型的图像（例如曝光不足的图像）。在本
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
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2024-03-20 09:43:44
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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
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2024-05-20 16:26:21
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论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8373911项目地址：https://github.com/weichen582/GLADNet作者：北大abstract在这篇文章中，我们讨论了微光增强的问题。我们的核心思想是先计算出弱光输入的全局光照估计，然后在估计的指导下调整光照，并通过与原始输入的级联来补充
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2024-11-01 10:10:03
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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
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2024-08-09 16:08:06
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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
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2024-05-17 20:40:49
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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
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2024-08-20 17:33:10
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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。
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2024-04-22 16:15:35
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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
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2024-04-29 17:45:50
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# 低光照增强与Pytorch的应用
在计算机视觉中，低光照图像处理是一个重要且复杂的任务。由于环境光线的不足，图像往往会显得昏暗且模糊，难以提取有用信息。因此，低光照增强技术亟需被开发出来，以提高图像的可见性和可用性。本文将重点介绍如何使用Pytorch进行低光照增强，并提供一个示例代码。
## 低光照增强的基本概念
低光照增强的目标是改善因光线不足而导致的图像质量问题。通常，这包括去噪、
图像运算和图像增强七图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波（1）图形平滑图像平滑是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声，最常见的是用来减少图像上的噪声。 噪声滤除算法多种多样，可以从设计方法上分为线性滤波算法和非线性滤波算法两大类。线性滤波在图像处理中，对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，
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2024-08-07 10:53:38
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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
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2024-07-21 17:22:16
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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
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2024-06-21 07:43:24
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人脸检测器的训练依赖标注，为了避免标注低光照人脸检测数据集，文章希望能够利用现有的低光照图片，来把人脸检测器从正常光照场景下迁移到低光照场景下。文章提到，正常光照图像和低光照图像存在两种gap，一种是pixel-level的gap，如亮度、噪声水平、色偏；一种是语义上的gap，如路灯、车灯、广告牌等。低光照图像质量增强算法设计的目的是提高视觉效果，无法填充语义上的gap；domain adptat
在低照度环境下，电子设备要获取一副细节明显，内容突出的图像往往不太容易，要么更换更好的设备，要么采取后期处理的方法。对于特定环境下，比如设备成本限制，或者设备体积限制等等，采取后期处理的方式是解决问题的最佳方式，图像增强技术应运而生，且广泛应用于诸如军事侦察，安防监控，医学影像，行车记录，智能手机以及特殊环境成像等各个方面。对于低照度图像增强的方式有很多种，比较大众化的有直方图均衡化，局部直方图均
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2024-04-19 15:37:05
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低照度图像修复方法总结在遇到图像曝光不足时，先前主要分为两种主流思路：基于直方图均衡和基于retinex算法（在之前的总结里分别有介绍）。这两类算法大都存在的缺点：或多或少存在图像过增强现象，使得颜色失真。所以，图像曝光增强算法还是有待提高。下面两篇是北大Zhenqiang_Ying的研究论文，他有好几篇文章都是围绕低照度图像增强主题写的，可以参照一下。（一）《A New Image Contra
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2023-12-21 20:22:35
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1. 引言1.1 引出图像照度增强：提高图像整体和局部的对比度、去噪，适当调整图像背景和边缘．1.2 目前的两种照度增强方法：经典（传统）：基于直方图均衡化(HE)以累计分布函数为基础的直方图修改方法，将图像直方图调整为均衡分布以拉伸图像的动态范围，从而提高图像对比.改进方法有：KimCelik特点：该类方法操作简单、效率高，但生成图像易受伪影影响、真实感不强．经典（传统）：基于Retinex理论
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2024-04-23 18:53:55
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