文章概述 这篇文章来自 ACM MM 。本文建立了一个简单而有效的点燃黑暗 表示为 KinD 的网络，它受 Retinex 理论的启发，将原始图像分解为反射率和光照两个部分，其中光照负责光的调节，而反射率负责去除退化。通过这种方式，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到更好的学习。整个网络由两个组件组成，分别用于处理反射率和光照。从功能上看，还可以分为图层分解 反射率恢复 光照调节三个模块。其 ...
2021-03-07 15:29 0 463 推荐指数：
这篇文章来自 BMVC 2018。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看 ...
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81495191 背景 图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类，基于直方图均衡的方法 ...
LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation 目录 LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation ...
要点 提出了多尺度Retinex结合CNN的模型。 网络结构中包含残差结构，利用了每一卷积层的信息。 利用反向传播来设定参数W、b，而不是人工设定。（在摘要中提出，且在正 ...
X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法 关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂 ...
前言：图像增强的方法有很多，本篇博客只简单介绍个别图像增强的方法即相应的代码实现，更多的方法请查阅其他的博客或资料。 图像增强的目的：改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 1 反转变换 下图（a）是一幅X射线照片，其中显示 ...
有论文题目、代码和摘要，参考https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/107054319，机翻，介意勿看。 图像与视频增强（Image&Video Enhancement） 零参考深度曲线估计用于低照度图像增强 ...
图像增强：目的，改善图像的视觉效果或转变成更利于分析的形式。 一.空域增强 对比度增强：如直方图均衡化等 图像平滑：使边缘等变的模糊 中值滤波 高斯滤波等 图像锐化：使边缘变得突出，最常用的是梯度法。 一阶的有Prewwit算子 ...
