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
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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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。
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
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
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
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
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
基于深度学习的低光照图像增强方法总结（2017-2019）
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2021-07-16 14:43:18
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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PyTorch Lightning入门教程（二）前言单机多卡多机多卡半精度训练 PyTorch Lightning入门教程（二）前言pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式，同时包括多种策略和拓展库，比如ddp，fairscale等，下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。单机多卡pytorch lightning的官网提供了比较详细的使用方法，可以参考http
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
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
■ 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
1. ExDark第一个 公然 特定的供给 natural low-light images for object的数据集7363张 low-light images, 12 classesLow-light image enhancement:IVC database. general image enhancement而非特指low-light. 黑沉沉夜是人工分解的,能够找到原图像See-i
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2023-07-04 10:30:38
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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
