近年来，卷积神经网络在很多低层次的计算机视觉任务中取得了巨大突破，包括图像超分辨、去模糊、去雾、去噪、图像增强等。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...
图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域增强和频率域增强两种。 1.空间域增强 基于空域的方法直接对图像像素的灰度进行处理;在空间域内对图像进行点运算, 它是一种既简单又重要的图像处理技术, 它能让用户改变图像上像素点的灰度值, 这样通过点运算处理将产生一幅新图像 1.1灰度变换增强(灰度变换可使灰度动...
基于深度学习的图像增强综述 这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文,针对普通的图像,比如手机拍摄的那种,比低光照图像增强任务更简单。 介绍 图像增强的定义非常广泛,一般来说,图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性,例如改善图像的颜色、亮度和对比度等,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征...
基于深度学习的光场图像重建与增强算法能够利用丰富的外部数据集，这些数据集包含了高清晰度的细节和多样化的纹理信息。这种数据多样性为训练深度学习网络提供了坚实的基础，使得网络能够学习到更加通用的特征表示，从而在面对新的、未见过的低质量场景时也能够实现有效的泛化。3）自动化程度更高。基于深度学习的光场图像重...
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。右侧的两个判别器Dc, Dt分别用于判别增强后图像与目标图像...
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...
1.CNN 是最早应用于低光照图像增强的深度学习模型之一。它通过多个卷积层和池化层的组合,能够自动地提取图像的特征,并对图像进行增强。例如,一些基于 CNN 的方法采用了简单的网络结构,如单层或多层卷积神经网络,直接对低光照图像进行处理,取得了一定的增强效果。 2.为了提高网络的性能,研究人员还提出了一些改进的 CNN...
提出了目前深度学习在该领域所面临的挑战，旨在为低照度图像增强的发展方向提供思考。关键词：低照度图像增强；深度神经网络；生成对抗网络基于深度学习的低照度图像增强技术研究综述 燕雨洁，张煜朋，贾珍珠，苏红旗 （中国矿业大学（北京），北京 100083）无线互联科技 Wireless Internet Technology ...
基于深度学习的图像增强综述 介绍 图像增强的定义非常广泛,一般来说,图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性,例如改善图像的颜色、亮度和对比度等,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,提高图像的视觉效果。传统的图像增强已经被研究了很长时间...
基于深度学习的超分辨率图像增强 图像超分辨综述 图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。 超分辨率复原和超分辨率重建有一个共同点,就是把在获取图像时丢失或降低的高频信息恢复出来。但两者的区别是明显的,超分辨率复原在光学中是恢复出超过...