暗光图像增强算法研究与应用论文

暗态图像增强算法汇总为了实现低光照条件下获取的图像进行色彩对比度增强及降噪，我们需要引入暗态图像处理方法。其中主流的算法大致可以即普通方法、基于

图7. 在暗光场景(d),(e)和多光源场景(f)数据集下的定量结果 可以看出低光照增强方法对于目标检测任务有些许提升,但是在后续的语义分割任务(e)上,增强算法反而无法提升目标的分割性

Abstract. 低光图像增强 (Low-light image enhancement, LLIE)旨在提升低光环境下所采集图像的感知质量。. 该领域的近期进展主要由深度学习方法 (包含不同学习

强展开研究,解决复杂照度下的暗光图像对比度低、场景纹理细节丢失、色彩失真、噪声等级高以及轮廓模糊等问题,为目标识别与追踪、视频后期处理等任务提供

图像增强算法的研究以及应用 1．4本文的研究内容 第一章绪论 主要介绍图像增强技术的课题背景，研究现状和 本文的研究内容。. 第二章图像增强的基本理论 第

暗光拍照也清晰,这是手机厂商目前激烈竞争的新拍照目标。 但除了堆摄像头和硬件,AI科学家带来算法方面的新突破。 他们提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型,用端到端网络

Description •本文提出了一个双阶段的模型为边缘增强的多曝光图像融合。 •第一阶段的多曝光融合模块通过生成和融合不同光照条件下的多曝光图像,恢复出良好的曝光图像细节,降低噪

人类对于图像的认识和利用还停留在一个较低的层次，对于图像处理技术甚至图像定义本身还需要更多更深入的研究 [1]。. 1.1 课题背景 数字图像处理技术是20世

本文对低照度图像的特性和目前低照度算法进行分析，提出了相关增强算法。. 文中具体研究内容如下：（1）对基于Retinex理论的低照度算法进行梳理，总结出基

暗光图像进行有效增强,包括光线条件极差场景下全局亮度偏暗的图像和局部呈暗光特性而背景高亮的背光图像.在分析传统增强算法的基础上,重点研究Retinex算