背景图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类，基于直方图均衡的方法和基于Retinex理论的方法。基于HE的方法主要是扩大图像的动态范围从而增强整幅图像的对比度，是一个全局的过程，没有考虑亮度的变换，可能会导致过度增强。基于Retinex的方法的关键是估计illumin
文章目录一、课题任务、目的和要求二、课题方案设计三、课题设计实现1 同态滤波算法增强夜晚图像的RGB各分量2 HSV空间改进的多尺度Retinex 算法及伽马校正3 直方图均衡函数对反射图像进行对比度拉伸4 拉普拉斯增强算子对反射图像进行影像增强5 饱和度分量自适应非线性增强 一、课题任务、目的和要求1.课题任务：对夜晚图像进行增强。 2.课题目的：通过多种方法对夜晚图像进行增强。 3.课题要求
■ 最低照度最低照度是衡量CCD相机灵敏度的重要指标。它表示当降低环境光照度降低至一定程度，而使CCD相机所输出的视频信号电平低到某一规定值时，所对应的环境照度。例如：当环境照度降低至0.04lx时，CCD相机所输出的视频信号的幅值降为最大幅值的50%，则称CCD相机的最低照度为0.04x（F1.2）。当环境照度继续降低，CCD相机所输出视频图像的像质
在低光照的夜间，摄像头采集的画面通常是一片昏暗，画面清晰度要远远低于肉眼。而随着实时音视频应用技术的发展，我们已经看到了各种画质增强的视频增强技术，那么是否存在一种技术，可以使视频在低光照条件下看起来比实际情况更清晰或接近实际情况呢？卧室的墙和灯，在低照度增强之前和之后一、低照度图像增强技术的应用场景低照度图像增强是指对暗光条件下拍摄的图像进行画质增强，使其变得清晰或接近于肉眼效果。我们总结了一些
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
提出问题：大多数低曝光图像恢复方法忽略噪音，并在拉伸对比度时将其放大。解决方案： 提出一种新的三分支全卷积神经网络RRDNet。将输入图像分解为三个分量：照明、反射和噪声，通过对loss进行迭代来有效估计出噪声和恢复光照，从而明确预测噪声以达到去噪的目的。创新点： 1、零样本，该方案不需要任何先前的图像示例或先前的训练。 2、RRDNet的权重将通过迭代最小化特殊设计的损失函数的zer
《An Experiment-Based Review of Low-Light Image Enhancement Methods》 在弱光照条件下拍摄的图像往往具有亮度低、对比度低、灰度范围窄、颜色失真等特点，并且噪声较大，严重影响了人眼的主观视觉效果，极大地限制了各种机器视觉系统的性能。 微光图像增强的作用是提高这些图像的视觉效果，以利于后续处理。本文综述了近几十年来发展起来的微光图像增强技
文章概述 这篇文章来自 CVPR 2019。文章提出了一种新的端到端图像增强网络，该网络没有像以前那样直接学习图像到图像的映射，而是在网络中引入中间光照，将输入与预期的增强结果相关联，从而增强了网络从经过专家修饰的输入/输出图像对学习复杂的摄影调整的能力（没有直接学习图像到图像的映射，而是设计网络，首先估计用于建模各种光照条件的图像到光照的映射，然后使用光照
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
论文介绍题目：RetinexDIP: A Unified Deep Framework for Low-light Image Enhancement
DOI: 10.1109/TCSVT.2021.3073371
期刊：2021 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（TCSVT）
机构：南昌航空大学
论
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
作者丨马龙 本文提出了一种全新的低光照图像增强方案：自校准光照学习（SCI）。通过构建引入自校准模块的权重共享光照学习过程，摒弃了网络结构的繁杂设计过程，实现了仅使用简单操作进行增强的目的。大量实验结果表明，SCI在视觉质量、计算效率、下游视觉任务应用方面均取得了突破（见图1）。该研究已被CVPR 2022收录为Oral。 图1 本文提出方法与其他方法的结果对比
1、灵敏度（pixel sensitivity）作用：图像传感器的感光度，灵敏度，单位：mV/lux·s。2、量子效率QE（quantum efficiency）作用：量子效率是描述光电器件（比如CMOS图像传感器）光电转换能力的一个重要参数，它是在某一特定波长（比如520nm）下单位时间内产生的平均光电子数与入射光子数之比。传感器的光电转换效率越高，其感光度就越高，图像能够提供的信息也更多。3、
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
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
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
在低光照的夜间，摄像头采集的画面通常是一片昏暗，画面清晰度要远远低于肉眼。而随着实时音视频应用技术的发展，我们已经看到了各种画质增强的视频增强技术，那么是否存在一种技术，可以使视频在低光照条件下看起来比实际情况更清晰或接近实际情况呢？ 卧室的墙和灯，在低照度增强之前和之后低照度图像增强技术的应用场景低照度图像增强是指对暗光条件下拍摄的图像进行画质增强，使其变得清晰或接近于肉眼效果。我们总
原创
2022-07-22 15:49:00
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【论文介绍】本文提出用自己制作的弱光/正常光图像对的弱光数据集LOL数据集，利用Retinex理论中的不同光照下的图片反射率是相同的这一特点让其共享反射率，通过一个分解网络和一个增强网络对低照度图片进行处理得到最终增强的结果。 【题目】：Deep retinex decomposition for low-light enhancement
【DOI】：10.48550/arXiv.1
图像中暗区图像增强的基本机制是对图像的亮度进行动态范围压缩，但是图像的对比度会下降，
原创
2023-04-12 09:13:53
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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
