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[3,4,5,7,8,9,10],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...
对比于传统方法，基于CNN的一些方法极大地改善了图像增强的质量。现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。本文介绍了近年来比较经典的图像增强模型，并...
图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度,使得其中的人物或者事物更加明显,有利于后边的识别等处理。本章介绍几个传统的图像增强算法,并给出matlab实现代码,看一看不同算法的实现效果,最后再介绍一下深度学习在图像增强上的应用。 01 直方图均衡 在直方图中,如果灰度级集中于高灰度区域,图像低灰度就不容易分辨,如...
生成器CNN结构,首先输入一张图像,经过一个卷积层预处理后,使用了4个残差块,再经过3个卷积层得到增强后的图像;判别器CNN用于判断增强后的图像和目标图像的真假,生成器生成的图像要尽可能地欺骗判别器,这样就表明生成的图像与目标图像越接近,也就是增强后的图像效果越好。 图像增强的主要难点之一是输入图像与输出图像...
我们的目标是要学习源图像X到目标图像Y映射关系,如图所示,这个网络包含一个生成器映射一个逆生成映射, 这里的G可以看成图像增强器,可视为退化器,为了保证x与 widetildex内容的一致性,使用VGG19计算内容损失,这样就可以避免成对的需要内容完全一致的数据集。右侧的两个判别...
说明:由于深度学习应用在低光下图像增强上面目前还没有一个公开的统一的数据集,所以各自的算法都是在自己收集的数据集上进行测试,实际上就很难去评价某个算法性能多好了,毕竟比较的都是不同的数据集。 表格中打xx的是论文中没有提到的 (1)LL-NET
基于深度学习的图像增强算法的内容图像增强算法综述 一,直方图均衡化 直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization. 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而...
基于深度学习的光场图像重建与增强算法通过自动提取光场中的浅层和高层特征，显著简化了研究人员在图像分析过程中的工作。传统算法往往依赖于手动设计的先验知识，这一过程不仅繁琐，而且需要深厚的专业知识来确保准确性和可靠性。相比之下，利用深度神经网络的能力，自动从数据中学习有用的特征表示，这样不仅减少了人为设计...
2. 基于深度学习的图像增强技术方法 2.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络是深度学习中常用的模型,可以用于图像增强任务。通过建立多层卷积层、池化层和全连接层,CNN能够自动从图像数据中学习特征表示,并生成增强后的图像。CNN在解决图像质量问题方面取得了令人瞩目的进展。 2.2 对抗生成网络(GAN) 对抗生成网络是一种包...
特斯拉采用depth estimation的pseudo LiDAR,一定程度上可以说缓解对视觉3-D感知的指责;红外热敏摄像头,对光线不好的环境有很大帮助,但其功耗和价格还是做为车载传感器使用的顾虑;特别是,目前很多只有图像视觉才能解决的感知问题,比如交通牌/红绿灯的检测识别,仍然是自动驾驶在城市街道的拦路虎 (注:车路协同和高清地图...