下面是该类的一些题目:
题目
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不良照明条件下的夜晚图像增强方法研究
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基于人类感知机理的图像增强理论方法及应用研究
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基于图像增强和循环对抗学习的自动胰腺分割方法研究
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基于模型及深度学习的图像增强和重构
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基于深度学习的图像增强技术在相干光断层扫描中的应用与评估
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基于特征保持的彩色图像增强研究
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基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究
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融合X射线热声成像的肺部CT图像增强方法研究
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车底检测系统图像增强及其软件测试效率研究
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任务驱动的深度学习图像增强研究
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低光照图像增强
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低剂量肺部CT的图像增强及其辅助诊断应用研究
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低照度图像增强方法研究
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低照度彩色图像增强方法研究
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低照度环境下彩色图像增强算法研究
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使用注意力机制层和对抗网络的低照度图像增强算法研究
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医学图像伪影消除的图像增强的神经网络算法
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卫星多局部构件检测及低照度图像增强方法
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图像增强算法在行车图像处理中的研究与应用
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图像增强算法客观评价方法研究
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基于Retinex和生成对抗网络的水下图像增强算法的研究与应用
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基于Retinex理论图像增强研究
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基于Retinex理论的低照度图像增强研究
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基于U-Net网络的低光照图像增强算法的研究与实现
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基于卷积神经网络的低照度图像增强
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基于卷积神经网络的低质图像增强及超分辨复原技术研究
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基于变分框架的图像增强算法研究
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基于变分自编码器的低照度图像增强方法研究
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基于图像去雾和水下图像增强的深度学习研究
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基于图像增强与深度网络的行人检测方法研究
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基于图像增强方法的小目标检测技术研究
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基于图像增强的低照度目标识别方法研究
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基于图像增强的语义分割方法研究与实现
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基于图像融合和深度学习的手掌静脉图像增强方法
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基于多尺度互特征卷积神经网络的深度图像增强
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基于改进AOD-Net的铁路低照度图像增强技术研究
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基于水下图像增强的目标检测识别方法研究
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基于深度优化网络的图像增强算法研究
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基于深度卷积神经网络的非均匀光照人脸图像增强与识别
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基于深度卷积网络的图像增强及边缘检测技术研究
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基于深度学习和Retinex理论的低照度图像增强算法研究
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基于深度学习的低光彩码图像增强研究
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基于深度学习的低照度图像增强方法研究
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基于深度学习的低照度图像增强算法研究
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基于深度学习的医学图像增强算法的研究
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基于深度学习的图像增强技术研究
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基于深度学习的图像增强算法研究
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基于深度学习的图像增强系统的设计与实现
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基于深度学习的天网图像增强算法应用研究
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基于深度学习的水下图像增强方法研究
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基于深度学习的水下图像增强算法研究
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基于深度学习的红外指导低光图像增强技术研究
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基于深度网络的暗光图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的UUV侧扫声呐图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的低照度图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的低照度图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的声呐图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的弱光图像增强方法研究
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基于生成对抗网络的雷达图像增强技术研究
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基于生成式对抗网络的声呐和雷达图像增强方法
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基于磁共振定量成像的数字图像增强的研究
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基于胶囊网络的低照度图像增强与识别方法研究
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基于自适应融合图像增强和深度学习的手掌静脉识别研究
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基于超分辨率的水下图像增强方法的研究
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复杂天气条件下水天场景图像增强技术研究
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复杂照度下的暗光图像增强研究
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弱光图像增强技术研究
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数字乳腺层析成像算法评估及图像增强方法研究
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暗光环境下的图像增强方法研究
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暗视觉环境下图像增强算法研究
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水下图像增强与超分辨率算法研究
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深度学习与超材料复合技术的核磁共振图像增强研究
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深度学习在低光图像增强问题中的若干应用
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甲状旁腺亢进自动检测与图像增强方法研究
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眼底图像增强与分割方法研究
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红外与弱可见光图像增强方法的研究
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面向图像增强的优化驱动深度学习方法研究
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面向智能交通的雨雾天气图像增强方法研究
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面向水下机器人的图像增强与识别技术研究
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面向海洋生物识别的水下图像增强算法研究
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面向自动驾驶的夜间图像增强技术
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面向自然场景文本识别的图像增强技术研究
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面向识别的人脸图像增强和质量评价
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面向识别的虹膜图像增强系统研究与实现
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面向识别的远距离人脸图像增强方法研究
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【
题目
】:URetinex-Net: Retinex-based Deep Unfolding Network for Low-light Image Enhancement
提出了一种基于Retinex的 deep unfolding network (URetinex-Net),它将一个优化问题展开为一个可学习的网络,以将
低光
图像分解为反射层和光照层。通过将分解问题公式化为隐式先验正则化模型,精心设计了三个基于学习的模块,分别负责数据相关的初始化、高效的展开优化和用户指定的光照增强。
// An highlighted block
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include<math.h>
根据处理所进行的空间不同,分为基于空域的方法和基于频域的方法。
空域是指由像素组成的空间,基于空域的方法是指直接作用于像素的增强方法;基于频域的方法要在空域和频域之间进行变换,然后在频域进行增强操作。
2、空域点处理变换增强
有几类方法:
将空域中每个像素增强;
借助直方图
借助一系列图像间的操作
设计合适的映射函数。
1)直接灰度变换
灰度线性变换:g(x,y) = af(x,y)+b
分段线性处理:不同范围不同的线性函数
灰度切分:
2)直方图处理
直方图均衡化:累计概
简 介: 在
深度学习
中需要对图像进行不同的处理。本文对比了基于Numpy以及Paddle.vision.transforms函数中对于图片处理的效果。
关键词: 图像预处理,cv2,paddle
#mermaid-svg-BjemCsXeL7CLMyqc .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-Bje.
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方向进行了探讨。强烈推荐给各位low-level领域的同学!
Abstract
低光
图像增强
(Low-light image enhancemen.
1 案例背景
对于视觉效果不佳的图像,采用
图像增强
技术进行优化处理,以帮助某些问题得到正确解决。本文主要基于matlab运用
图像增强
处理中空间域法对图像的灰度级分布进行均衡修正,改善图像清晰度。对于含雾模糊的图像建立衰减模型,再进行均衡化,经过图像降雾处理以得到质量较好的图像。最后通过分析输出的图像效果,确定所用
图像增强
处理方法的优势与不足。
2 现成案例(代码+参考文献)
1【
图像增强
】基于matlab DEHAZENET和HWD的水下去散射
图像增强
【含Matlab源码 087期】
2【
图像增强
】基于ma