(1)我们提出了一种训练数据生成方法(即伽马校正和添加高斯噪声)来模拟低光环境。 (2)探索了两种类型的网络结构:(a) LLNet,同时学习对比度增强和去噪;(b) S-LLNet,使用两个模块分阶段执行对比度增强和去噪。 (3)在真实拍摄到的低光照图像上进行了实验,证明了用合成数...
低光增强算法的指标主要包括以下几项: 1.对比度增强:衡量算法对于图像中明暗区域的区分能力,通常使用对比度增强的方法来提高图像的视觉效果。 2.噪声抑制:低光环境下,图像容易受到噪声的干扰。因此,低光增强算法需要具备一定的噪声抑制能力,以去除或降低噪声对图像的影响。 3.动态范围扩展:由于低光环境下,图像的动态...
应用在低光照图像增强中,会假设环境光 L 是相对平缓过渡的,“粗略”看成基础层;反射光 R 一般是带有物体纹理、边缘信息的,有灰度突变(对比度较高),“粗略”看成细节层——基于 Retinex 的增强方法,会通过使用高斯滤波等手段得到平滑的图像,作为对环境光 L 的估计 L' ,观测图像 I 消去L' 就可以得到反射光 ...
顾名思义,低光增强就是把曝光异常的图片作为输入,通过计算,重建曝光信息,使得原本受到曝光影响的区域,其内部的像素细节能够被显示出来。这项技术被广泛的应用在数字成像系统,图片后期处理软件等。目前主流的工作可以被分为两个部分,Model-based 和 Network-based。Model-based方法基于Retinex理论[2],对低光增强任务简...
单通道(只有低频通道):在LLE(低光增强),EC(曝光校正)性能显著下降,而在TM(色调映射)任务上表现相当,作者认为可能是因为HDR数据集噪声低,TM任务本身更关注动态范围的压缩。 双通道(对高频信息进行处理):更有效降噪和细节增强。 图9 模型结构消融实验量化对比 ...
这类算法通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数,提高图像的视觉舒适度,使其在低光照条件下更易于观察和分析。随着计算机视觉、数字图像处理等技术的发展,低光照增强算法在各个领域得到了广泛应用,如安防监控、自动驾驶、医疗影像等。 二、常见低光照增强算法概述 1.基于直方图均衡化的方法 直方图均衡化是一种...
一个理想的低光图像增强器应该能够有效地去除隐藏在黑暗中的退化,并灵活地调整光照/曝光条件。我们建立一个深层的网络,用 KinD 来表示,来达到这个目的。如图所示,网络由两个分支组成,分别用于处理反射率和光照。从功能上看,也可以分为图层分解、反射率恢复、光照调节三个模块。
1558071668969 RetinexNet是一种数据驱动的Retinex分解方法,它集成图像分解与增强操作于一体。 首先,子网络DecomNet用于将观测图像划分为亮度独立的反射图与结构平滑的亮度图; DecomNet网络存在两个约束条件:(1) 低光与正常光具有相同的反射图;(2) 亮度图应该是平滑的且保留有主要结构(可通过结构相关的全变差损失约...
1.低光照图像增强 低光图像增强是图像处理领域的一个重要研究方向,旨在改善在低照度条件下拍摄的图像质量。低光条件下的图像往往具有低对比度、噪点增加和细节丢失等问题。低光图像增强方法通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等方面来提高图像的质量和视觉感知效果。