近年来,深度学习方法在LLIE领域取得了显著突破,其中不少算法借鉴了经典的Retinex理论,但传统Retinex模型未充分考虑暗光环境下隐藏的损坏信息及增亮过程中可能引入的伪影。此外,基于深度学习的Retinex方法往往依赖复杂多阶段训练流程,并主要使用卷积神经...
4. 模型编译 & 回调函数 对于这个模型,我们使用 adam 优化器和 categorical_crossentropy 作为损失函数。这里的回调函数在模型的 epoch 结束,且准确率达到95% 以上时停止训练。 model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy']) class myCallback(tf.keras.callbac...
频域 retinex 分解模型在图像增强方面表现出色。它通过对不同频率成分的分析,提取出图像的细节信息。基于频域的处理方式使模型具有更高的计算效率。此模型能改善图像在低光照条件下的质量。频域 retinex 分解有助于突出图像中的边缘特征。模型在色彩恢复方面发挥着重要作用。它可以降低图像中的噪声干扰。 基于频域的方法...
【图像增强】基于matlab Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强【含Matlab源码 13398期】 985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 期刊写作或指导; 5 ...
Retinex图像增强数据集 图像增强模型 论文题目:ROBUST INTERNAL EXEMPLAR-BASED IMAGE ENHANCEMENT 1 摘要 图像增强的目的是修改图像,以实现更好的人类视觉系统感知或更合适的表示来进一步分析。根据给定输入图像的不同属性,任务也会有所不同,如噪声去除、去模糊、分辨率增强、缺失像素的预测等。后两种方法通常被称为图像...
首次引入潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDMs),进行照明退化图像恢复(Illumination degradation image restoration, IDIR)。使用LDMs,生成待恢复图像的基于Retinex分解的先验(照明和反射),这一模块称为Retinex-based latent DM(RLDM)。提取到先验之后,将先验作为调制参数,送入到一个Transformer-based U-shaped网络(...
019届研究生硕士学位论文分类号:密级:学校代码:1069学号:51160601178EastChinaNormalUniversity硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目:Retinex变分模型与算法研究院系:数学科学学院专业:基础数学研究方向:图像处理指导老师:黎芳教授学位申请人:顾智浩019年05
本文通过分析Retinex模型原理,针对低光照图像的特点和问题,研究了基于Retinex模型的低光照图像增强算法。该算法以Retinex模型为基础,通过对图像进行多尺度分解和组合,对低光照图像的亮度和对比度进行调整,从而提高图像的质量。实验结果表明,该算法能有效地改善低光照图像的视觉效果,提高图像的清晰度和细节。 1.引言 低...
基于Retinex模型的低光照图像增强算法主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：首先，对低光照图像进行预处理，包括降噪、去除阴影等操作，以提高图像的质量。（2）多尺度分解：将图像分解为不同尺度的图像，通过对图像进行高斯滤波和下采样，得到不同尺度的图像。（3）亮度调整：对每个尺度的图像进行亮度调整，提取图像...
为了提高图像的可见度和视觉系统的性能，本文提出了一种基于Retinex 模型的端对端的低光照图像增强算法。该算法改进了基于最大熵的Retinex 模型，并采用自适应动态调整曲线增强该模型分解的光照图的对比度，并融合分解出的反射图得到最终的增强图像。该算法是非常轻量级的，训练时间仅需80 s 。实验结果表明，该方法与...