MATLAB,低照度下的图像色彩增强代码。图像增强,色彩增强,低照度。Python,matlab,OpenCV,基于机器学习SVM,BP神经网络,数字识别,汉字识别 贝叶斯,逻辑回归,卷积神经网络等算法的中文文本分类.车牌识别,机器学习,知识图谱,卷积神经网络,,数字图像处理,手势识别,边缘检测,
I 摘要在夜间、建筑物遮蔽等低照度环境,拍摄的图像存在内容模糊、噪声严重、细节丢失等问题,直接限制和影响目标识别与跟踪、视觉监控、军事侦察等系统发挥效用。因此,研究低照度图像增强具有重要的理论意义和应用价值针对夜晚等低照度条件下拍摄的图像整体亮度低、细节丢失等现象,论文将暗通道先验和色调映射方法相结合,提出...
因此,研究低照度图像增强具有重要的理论意义和应用价值针对夜晚等低照度条件下拍摄的图像整体亮度低、细节丢失等现象,论文将暗通道先验和色调映射方法相结合,提出了一种基于图像深度和色调映射的低照度图像增强方法。 首先根据低照度反转图像与雾天图像的相似性求出场景透射率,进而估计得到场景深度,并将深度信息用于色调...
1.一种基于条件扩散模型的水下低照度图像增强方法,其特征包括下列步骤: (1)在网上搜集整理现有公开的水下低照度图像数据集。 (2)对输入的低照度图像数据X进行2D离散小波变换得到一阶小波低频系数X_L和一组 一阶小波高频系数{X_V,X_H,X_D}。对一阶低频系数X_L再次进行2D离散小波变换得到二阶 ...
SCINet是一种专注于低照度图像增强的深度神经网络。该网络的设计旨在处理在光线较暗的环境下获取的图像,提高图像的亮度、对比度和细节。SCINet采用了分层架构,其中包括多个卷积层、注意力模块和残差连接,以有效地捕捉和增强图像中的信息。 # SCINet网络结构示例importtorchimporttorch.nnasnnclassSCINet(nn.Module):de...
毫无疑问,高可见度图像反映了目标场景的清晰细节,这对于许多基于视觉的技术至关重要,例如物体检测和跟踪等。但是,在低光照度件下拍摄的图像通常具有较低的可见度。因此,为了提升图像的视觉效果,开展图像增强算法研究具有非常重要的理论意义与应用价值。本文首先介绍了一些低照度图像增强的基本理论,其次研究并分析了现有的...
推送一张车辆经过的车牌照或者远景图到显示画面，然后执行步骤S1‑S4对车牌照或者远景图进行图像增强处理，精确获取车牌信息。本车牌识别图像增强方法操作简单，无需经过复杂的训练，即可有效提高由于低照度、车速过快、车牌模糊、抓拍图片不清晰等因素下车牌识别的成功率，应用场景广。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
专利权项:1.一种基于条件扩散模型的水下低照度图像增强方法,其特征包括下列步骤:1在网上搜集整理现有公开的水下低照度图像数据集。2对输入的低照度图像数据X进行2D离散小波变换得到一阶小波低频系数X_L和一组一阶小波高频系数{X_V,X_H,X_D}。对一阶低频系数X_L再次进行2D离散小波变换得到二阶小波低频系数X_...
本文的具体研究内容如下: 1.本文提出了一种基于非下采样剪切波变换的高信噪比图像增强算法。由于HSV色彩 空间更符合人眼视觉特性且具有较低的耦合性,所以本文提出的算法是在HSV空间下进行 的。本文首先对V通道采用直方图均衡和非下采样剪切波变换。接下来,对获得的低频分量 进行伽马校正,而对高频分量执行改进的引导...
井下环境复杂,充斥着大量粉尘和水汽且人造光源光照不均,导致井下监控设备采集到的图像往往呈现出照度低,细节特征丢失等问题,严重影响了矿业安全监控设备的实时性,不利于后续计算机视觉任务,同时井下数据采集困难,难以制作配对的井下低照度图像数据集用于模型训练.针对上述问题,提出了一种基于CycleGAN的低照度图像增强算法...