基于fpga的低照度图像增强算法研究 低照度环境下的图像增强技术是计算机视觉领域的重要研究方向。在安防监控、医疗影像、自动驾驶等场景中，设备常需在光线不足条件下获取清晰图像，这对实时处理能力与算法效率提出更高要求。传统基于软件的图像增强方案存在处理速度受限、功耗高等问题，采用FPGA硬件加速成为解决这类问题的有效
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检测、目标跟踪等计算机视觉领域有重要意义。 代码运行 1. 创建环境 创建Conda环境 conda create -n Retinexformer python=3.7 conda activate Retinexformer 安装依赖项 conda install pytorch=1.11 torchvision cudatoolkit=11.3 -...
2.低照度监控视频图像增强算法的基本原理。 3.学习Matlab软件编程技巧,并设计基于Matlab的低照度监控视频图像增强 算法的流程图。 应用现状描述: 常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、 几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。由于图像增强与感兴趣的物体特征、观 ...
目前,基于深度学习的低照度图像增强方法取得了一些不错的成效。但是一直以来存在着一个问题,就是它们大部分都属于监督学习,也就是说需要大量配对数据(paired data)来进行训练,但现实生活中,我们很难获取大量的同场景下的低光和正常光图像来作为数据对。因此,作者和他的团队提出了一种无监督的生成对抗网络来实现图像...