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...
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...
第一步:EfficientDeRain介绍 EfficientDeRain 是一个针对单张图像去雨的开源项目,该项目由清华大学的研究团队提出,主要用于处理图像中的雨水干扰,恢复图像的真实场景 核心功能 图像去雨:EfficientDeRain 通过学习像素级的膨胀滤波,有效去除图像中的雨水干扰,恢复清晰图像。 高效率:项目设计考虑到了效率,能够在较短的时间内处...
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...
基于深度学习的传统图像增强算法 引言 由于受到环境,光线等的影响,拍摄的照片清晰度和对比度比较低,不能够突出图像中的重点。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...
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...
基于深度学习的微光图像增强方法通常需要大量的成对训练数据,这在现实世界中是不切实际的。最近,已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而,由于缺乏先验,它们在不同的现实世界场景中表现不稳定。为了解决这个问题,文章提出了一种基于有效先验的无监督微光图像增强方法,称为直方图均衡先验(HEP)。文章的工...
基于深度学习的图像增强算法实现matlab泊松分布随机数和图像matlab计算多张图像的灰度直方图文章分类深度学习人工智能 引言 由于受到环境,光线等的影响,拍摄的照片清晰度和对比度比较低,不能够突出图像中的重点。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...
基于深度学习的图像对比度增强 该方法由NarendraPM等人在《Real-Time Adaptive Contrast Enhancement》中提到,属于自适应对比度增强(ACE)算法。 ACE算法采用了反锐化掩模技术,解释如下:首先图像被分成两个部分。一是低频的反锐化掩模(unsharp mask)部分,可以通过图像的低通滤波(平滑,模糊技术)获得。二是高频成分,可以过...
从而得到增强扩大数据集对增强扩大数据集进行多导联模式数据模拟，从而得到多导模拟数据集；对多导联数据集进行多维数据整合，从而得到多维心电数据集；对多维心电数据集进行卷积模型融合，从而得到心电图增强卷积模型。本发明能够基于深度学习实现多种心电图图像的增强效果。本文源自：金融界 作者：情报员 ...