一、要求
https://pan.baidu.com/s/1OoNeKcPaYOOsxgkYUcBGig；对上述低照度图像进行灰度化，计算并显示以上低照度图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图；对以上低照度图像分别进行直方图均衡化和同态滤波操作，并对两种算法的最终结果进行对比；利用Matlab进行编程，核心算法需独立实现，代码注释不少于40%；二、实验报告任务一计算并显示灰度直方图
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
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2023-10-31 15:35:33
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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
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2024-02-04 22:49:45
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【论文介绍】提出了一种全局光照感知和细节保持网络（GLADNet）来增强低照度图像，首先计算低光输入的全局光照估计，然后在估计的引导下调整光照，并使用与原始输入的连接来补充细节。【题目】：GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness
【DOI】：10.1109/FG.2018.00118
【会议】：2018 13th
【论文介绍】提出了一种基于频率的分解和增强模型，用于低光图像去噪，并增强细节。【题目】：Learning to Restore Low-Light Images via Decomposition-and-Enhancement
【DOI】：10.1109/CVPR42600.2020.00235
【时间】：2020
【会议】：2020-CVPR
【机构】：大连理工大学、香港城市大、Pengc
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
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2024-06-24 00:23:27
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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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论文标题：Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.10137.pdf代码链接：https://github.com/vis-opt-group/SCI/blob/main/model.pyAbstract现有的微光图像增强技术不仅难以处理视觉质量和计算效
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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Abstract 我们提出了一种基于深度学习的弱光图像增强方法。这个问题具有挑战性，因为难以同时处理各种因素，包括亮度、对比度、伪影和噪声。为了解决这一任务，我们提出了多分支低光增强网络(MBLLEN)。其关键思想是从不同的层次上提取丰富的特征，使我们可以通过多个子网应用增强，最终通过多分支融合生成输出图像。这样，就从不同的方面提高了图像质量。通过大量的实验，我们提出的MBLLEN被发现大大优于最
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
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2024-03-25 16:48:07
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LSRW、 https://docs.activeloop.ai/datasets【LOL】：paper，包含低光/正常光图像的配对数据集 包含 500 个低光/正常光图像对。原始图像被调整为 400×600 并转换为便携式网络图形格式。使用三步法来消除数据集中图像对之间的错位。 【Exclusive Dark】：paper，Exclusive Dark数据集仅由十种
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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《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
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2023-12-18 23:13:41
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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
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2024-05-28 21:57:42
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一种基于融合的单背光图像增强策略（matlab）简单介绍 这是一篇2016年ICIP发表的一篇论文《A FUSION-BASED METHOD FOR SINGLE BACKLIT IMAGE ENHANCEMENT》主要关于低照度单背光图像增强利用了融合的的策略，在学习的过程中，也是觉得其融合思想较好，所以想记录分享一下。论文思想 整个算法思路可以从上面的图中可以看出来，下面介绍一下其中间多尺度
一种简单快速有效的低照度图像增强方法一、本文介绍的是一种比较实用并且去阴影效果很好的方法，选自2004年Tao的一篇论文，名称是《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images 》，有兴趣的朋友仔细细读一下。论文篇幅很短，所以应该难度不大，而且效果极佳。 二、接下来简单介
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
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2024-09-05 18:22:27
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由于环境问题或者拍摄技巧的缺失，拍摄者可能得到一系列质量较差的图像如以下6类：低光图像质量增强在许多方面都有用武之地，比如监控、自动驾驶、摄影图像处理等。传统的方法主要是两类——基于直方图均衡化的方法和基于 retinex model 的方法。后者根据先验知识或者正则，将一张低光图像分解为反射分量和照度分量。分解得到的反射分量即是增强的结果。然而基于 retinex model 的方法有以下几种问
【论文介绍】首次将半监督学习方法用于低光图像增强。【题目】：From Fidelity to Perceptual Quality: A Semi-Supervised Approach for Low-Light Image Enhancement
【DOI】：10.1109/CVPR42600.2020.00313
【会议】：2020-CVPR
【作者】：Wenhan Yang(香港城市大
