下面是该类的一些题目：

题目
不良照明条件下的夜晚图像增强方法研究
基于人类感知机理的图像增强理论方法及应用研究
基于图像增强和循环对抗学习的自动胰腺分割方法研究
基于模型及深度学习的图像增强和重构
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
基于特征保持的彩色图像增强研究
基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究
融合X射线热声成像的肺部CT图像增强方法研究
车底检测系统图像增强及其软件测试效率研究
任务驱动的深度学习图像增强研究
低光照图像增强
低剂量肺部CT的图像增强及其辅助诊断应用研究
低照度图像增强方法研究
低照度彩色图像增强方法研究
低照度环境下彩色图像增强算法研究
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
医学图像伪影消除的图像增强的神经网络算法
卫星多局部构件检测及低照度图像增强方法
图像增强算法在行车图像处理中的研究与应用
图像增强算法客观评价方法研究
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
基于Retinex理论图像增强研究
基于Retinex理论的低照度图像增强研究
基于U-Net网络的低光照图像增强算法的研究与实现
基于卷积神经网络的低照度图像增强
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
基于变分框架的图像增强算法研究
基于变分自编码器的低照度图像增强方法研究
基于图像去雾和水下图像增强的深度学习研究
基于图像增强与深度网络的行人检测方法研究
基于图像增强方法的小目标检测技术研究
基于图像增强的低照度目标识别方法研究
基于图像增强的语义分割方法研究与实现
基于图像融合和深度学习的手掌静脉图像增强方法
基于多尺度互特征卷积神经网络的深度图像增强
基于改进AOD-Net的铁路低照度图像增强技术研究
基于水下图像增强的目标检测识别方法研究
基于深度优化网络的图像增强算法研究
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
基于深度卷积网络的图像增强及边缘检测技术研究
基于深度学习和Retinex理论的低照度图像增强算法研究
基于深度学习的低光彩码图像增强研究
基于深度学习的低照度图像增强方法研究
基于深度学习的低照度图像增强算法研究
基于深度学习的医学图像增强算法的研究
基于深度学习的图像增强技术研究
基于深度学习的图像增强算法研究
基于深度学习的图像增强系统的设计与实现
基于深度学习的天网图像增强算法应用研究
基于深度学习的水下图像增强方法研究
基于深度学习的水下图像增强算法研究
基于深度学习的红外指导低光图像增强技术研究
基于深度网络的暗光图像增强方法研究
基于生成对抗网络的UUV侧扫声呐图像增强方法研究
基于生成对抗网络的低照度图像增强方法研究
基于生成对抗网络的低照度图像增强方法研究
基于生成对抗网络的声呐图像增强方法研究
基于生成对抗网络的弱光图像增强方法研究
基于生成对抗网络的雷达图像增强技术研究
基于生成式对抗网络的声呐和雷达图像增强方法
基于磁共振定量成像的数字图像增强的研究
基于胶囊网络的低照度图像增强与识别方法研究
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
基于超分辨率的水下图像增强方法的研究
复杂天气条件下水天场景图像增强技术研究
复杂照度下的暗光图像增强研究
弱光图像增强技术研究
数字乳腺层析成像算法评估及图像增强方法研究
暗光环境下的图像增强方法研究
暗视觉环境下图像增强算法研究
水下图像增强与超分辨率算法研究
深度学习与超材料复合技术的核磁共振图像增强研究
深度学习在低光图像增强问题中的若干应用
甲状旁腺亢进自动检测与图像增强方法研究
眼底图像增强与分割方法研究
红外与弱可见光图像增强方法的研究
面向图像增强的优化驱动深度学习方法研究
面向智能交通的雨雾天气图像增强方法研究
面向水下机器人的图像增强与识别技术研究
面向海洋生物识别的水下图像增强算法研究
面向自动驾驶的夜间图像增强技术
面向自然场景文本识别的图像增强技术研究
面向识别的人脸图像增强和质量评价
面向识别的虹膜图像增强系统研究与实现
面向识别的远距离人脸图像增强方法研究

下面是该类的一些题目：题目不良照明条件下的夜晚图像增强方法研究基于人类感知机理的图像增强理论方法及应用研究基于图像增强和循环对抗学习的自动胰腺分割方法研究基于模型及深度学习的图像增强和重构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基于特征保持的彩色图像增强研究基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究融合X射线热声成像的肺部CT图像增强方法研究车底检测系统图像增强及其软件测试效率研究任务驱动的深度学习图像增强研究低光 // 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 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.