通过调节kV、mA、mAs，可以控制x光的剂量；x光的剂量影响成像质量，因此以上参数将成为优化设备成像质量的关键。一、X射线成像过程及其影响因素 &
本文将对《医学成像原理》这本书里关于X-CT的知识做一个总结，内容涵盖了该领域的各个方面，以通俗易懂、图文并茂的方式带领读者深入了解这一技术。## X-CT的基本原理X-CT（X射线计算机断层摄影）是医学成像领域中一种常用的非侵入性检查技术。它的基本原理有两个：第一个是X射线能够使人体的组织、器官产生不同的衰减射线投影，从而得到不同的组织密度信息；第二个则是任何物体均可以通过其无数投影
Abstract不再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照明，将输入与预期增强结果相关联，从而增强网络从专家修改的输入/输出图像对学习复杂的摄影调整的能力。提出了一个采用光照约束和先验的损失函数，建立了一个新的3000对曝光不足图像对的数据集，并训练网络有效地学习对不同光照条件的各种调整。通过这些方法，我们网络的增强结果能够恢复清晰的细节，鲜明的对比度，和自然的颜色。我们在Mi
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2024-09-11 20:46:04
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又有很久没有动笔了，主要是最近没研究什么东西，而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了，但自己没这方面的需求，同时也就很少有动力再去看传统算法，今天一个人在家，还是抽空分享一个简单的算法吧。 前段日子在看水下图像处理方面的资料时，在github搜到一个链接，里面居然有好几篇文章附带的代码，除了水下图像的文章外，我看到了一篇《Adaptive Local Tone Mapping Based on
Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement 一、摘要本文提出了一种新颖的方法，零参考深度曲线估计 (Zero-DCE)，它将光增强公式化为具有深度网络的图像特定曲线估计的任务。我们的方法训练轻量级深度网络 DCE-Net，以估计给定图像的动态范围调整的像素级和高阶曲线。曲线估计是专门
最近做项目看了一篇论文《Learn to See in the Dark》下面是一些论文笔记概括： 这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络，通过控制变量法来对比不同的去噪，增加信噪比（SNR）的方案，最终找到一个很好的解决方案。下面是详细介绍：图片噪声影响： 由于图片拍摄的一些参数的设置不同，图片总是会出现一些噪声，或者的模糊等现象。高ISO可以提亮，但也会放大噪声。直接缩
一、文章摘要概述文章的题目是：《MBLLEN: Low-light Image/Video Enhancement Using CNNs》 这是一篇2018年6月份的BMCV(视觉顶刊)使用CNN做图像弱光增强的一篇会议文章，针对单分支或简单神经网络不能同时进行亮度、对比度增强和伪影去除、降噪等多功能需求，文章提出一种多分支弱光增强网络模型–MBLLEN。通过CNN卷积层将图像丰富的特征提取到不同
六、蜂巢式测光和十六区测光 蜂巢式测光是美能达在其第三代AF单反机Dynax 7xi上首创的，它也是属分区测光方式中的一种，但比较特别，故单独介绍。整个画面共分成14个区域，中央有13个面积相同的六边形小区域，似蜂巢状的，其余部分属第14个区域。分别由14段SPD进行测光，中央13段SPD测量前景(即被摄主体)曝光值，任何位于第14段 SPD测光范围内的景物均算是背景。&nb
【论文介绍】【题目】：URetinex-Net: Retinex-based Deep Unfolding Network for Low-light Image Enhancement
【会议】：2022-CVPR
【机构】：深圳大学
【作者】：Wenhui Wu, Jian Weng, Pingping Zhang, Xu Wang, Wenhan Yang, Jianmin Jiang
【
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2024-09-13 10:21:51
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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空域图像增强 图像增强是为了增强图像中用户感兴趣的某些特征。在一般情况下为了得到一个满意的图像处理结果，需要根据所要达到的处理目标和原图像的实际情况采取一系列处理方法，这些处理过程都属于图像增强的范畴。可以说，一切处理原始图像使其适合于特定应用的手段都可以称为图像增强。空域图像增强和变换域图像增强。1、
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2024-03-27 15:32:22
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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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一、前言去年，我发布了《1200万像素通过算法无失真扩展到1.92亿像素——加权概率模型收缩模型图像像素扩展算法》实验效果，这类型的算法有超像素算法，AI等，本篇博客主要是在上次发布文章后做了技术上的优化和改进。我们使用windows或者苹果设备对图像扩大时，会越来越模糊。2023年2月28日英伟达发布了新驱动，里面涉及到超像素算法。 研究超像素的目的是解决下面两个问题： 1、设备之间的清晰度同步
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2024-03-17 13:27:19
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模糊集合原理Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods书中的例子，看以下两个图。 当一个人的年龄超过20岁，那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说，未免有些太过“残忍”，毕竟，20多岁的人还是“比较”年轻的。这里就出现了一个模糊的定义，“比较”年轻，这个集合既不
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2024-07-31 18:27:49
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一、目的①改善图像视觉效果 ②突出图像中感兴趣的信息，抑制不需要的信息 ③转换成更适合人或机器分析处理的形式 ④增强后的图像不一定保真二、方法——灰度图像1.对比度增强——灰度变换①线性变换 ②分段线性变换 ③非线性灰度边换2.对比度增强——灰度直方图均衡化3.空间域增强——图像平滑（去噪）①领域平均法 把当前像素领域的各像素灰度平均作为像素的输出值，领域越大图像越模糊 ②超限像素平滑法对抑制椒盐
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2024-03-18 08:25:11
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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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1.直接上代码： 注：此代码有点简单，可深究图像增强算法。
原创
2024-01-11 15:32:32
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关于高反差保留的用处说明呢，从百度里复制了一段文字，我觉得写得蛮好的： 高反差保留就是保留图像的高反差部分，再说得真白些，就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分，其它的部分都变为灰色。拿一个人物照片来举例，反差比较大的部分有人的眼睛，嘴，以及身体轮廓。如果执行了就反差保留，这些信息将留下来（与灰色形成鲜明对比）。它的主要作用就是加强图像中高反差部分。还以人物照片为例子，一般为了使人物皮肤美观，
直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。Histogram equalization 如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有
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2023-12-31 22:09:11
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