将IGT插入到ORF中,我们得到了我们的算法Retinexformer。 全面的定量和定性实验证明了我们的Retinexformer在13个基准测试上明显优于现有的方法。通过用户研究和在低光物体检测上的应用,也揭示了我们方法的潜在实际价值。 结果展示 上图可以看出,图像低照度增强,显著增强了目标检测的recall值以及置信度,因此图像增强对目标...
低照度图像增强(Low-Light Enhancement)就是对这一类型的数据进行处理。 2. 测试数据 测试数据使用LOL/valid中的一组图片: normal light low 3. 算法 对低照度处理,本文使用5种方法,分别是:HE(Histogram Equalization:直方图均衡化)、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization:对比度限制自适应直方图均衡...
两个结合后具有丰富的特征信息,有利于DR捕获复合非线性映射关系.从而较好地重构图像细节特征、去除噪声和调整局部图像亮度,以忠实地将低照度图像还原或近似还原到正常照度图像. 4. 多项损失函数设计 本文定义了一个涵盖图像质量评估、内容生成和细节构建的多项损失函数替代l2损失,以弥补生成图像质量评判标准不足,引导网...
首先,你需要收集低照度和对应的高照度的图像。在这里,你可以通过网络或者开源数据集来获取,比如使用Flickr或ImageNet等平台。 # 此部分略,需手动收集数据 1. 2. 数据预处理 对于读取的图像,我们需要对其进行标准化和裁剪,使得数据适合输入到模型。 importcv2importnumpyasnpdefpreprocess_image(image_path):# 读取图...
摘要:在MSR图像增强算法的基础上进行了改进,采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法,并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积,提高算法运算速度;对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法,提高增强后图像的对比度。实验结果表明,本算法在提高图像质量的同时,算法速度提高3~4倍。
基于Retinex 理论的低照度图像自适应增强算 法 目录 1. 内容概览...3 1.1 研究背景...3 1.2 研究意义...5 1.3 文献综述...6 1.4 本文结构...
基于小波变换与Retinex理论的低照度图像增强算法.pdf,摘要 当下图像在工业与生活中广泛应用,为工业生产与生活记录带来了便利。但 是在夜间或者其他照明不良的光照条件下图像传感器取得的图像往往质量不佳, 这种图像会对工业检测、监控安防以及移动设备记录等方面带来不便
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题,通过自适应地增强图像的亮度和对比度,提高图像的视觉效果。 介绍了Retinex理论的基本原理,该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的,通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。详细描述了算法的具体实现步骤,包括预处理、光照估计、反射率计算、图像...
为有效改善上述情况,本论文对传统的图像增强算法进行研 究与改进,基于现场可编程门阵列FPGA(FieldProgrammableGateArray)设计了一种 低照度图像增强算法,在实时性、资源消耗、增强效果等方面具有一定优势。 本文的主要工作内容如下: (1)由于在低照度环境下的光照不均匀,本文针对低照度图像易产生噪声以及对 图像主结构...
低照度图像增强算法、物理模型、感兴趣区域、深度学习、实验验证、改进方法、优势、未来研究方向 1. 引言 1.1 研究背景 低照度图像增强在计算机视觉领域中一直是一个重要的研究方向。随着人们对图像质量要求的不断提高,低照度图像的增强算法也变得尤为重要。低照度图像通常由于光线不足或拍摄设备的限制而导致细节不清晰...