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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# 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、
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
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
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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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
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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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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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
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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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
# 使用 PyTorch 实现随机光照增强
在计算机视觉和深度学习领域，数据增强是一种常见的技术，用于扩展训练数据的多样性，以改善模型的性能。光照变化是数据增强的一部分，能够使模型在不同的光照条件下表现更好。本篇文章将带领你学习如何在 PyTorch 中实现随机光照增强。我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
在开始之前，首先让我们看一下整个流程。下面是一个表格，展示了实现随机
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
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2023-11-02 10:12:56
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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
