低光照图像增强算法汇总

最新推荐文章于 2025-05-28 14:14:08 发布
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图像数据增强算法汇总(Python)
master_hunter的博客
10-24 7039
数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。比如在狗猫识别项目中，通过随机旋转、翻转和裁剪等数据增强方法，可以使模型具有对不同角度和尺寸的狗猫图像的识别能力。增加训练样本数量：通过生成新样本，可以扩充训练集，提供更多样本供模型学习，从而减轻过拟合问题。提升模型的泛化能力：通过引入随机性，数据增强可以帮助模型学习到更多的通用特征，使其对新样本的泛化能力更强。增强模型的鲁棒性。
2024年最新图像数据增强算法汇总(Python)_图像融合数据增强
2401_84691951的博客
05-02 1280
🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
【低光图像增强】Learning to See in the Dark
sinat_36197913的博客
11-02 4614
Learning to See in the DarkAbstractIntroduction Abstract 低光图像增强面临的问题：可用的数据集少；低光图像的信噪比低；短曝光图像噪声多，长曝光图像会比较模糊，不真实。 针对这些问题：提出了一个短曝光低光raw图像数据集，对应长曝光的参考图像；使用这个数据集提出了一个低光图像处理全卷积网络，输入是raw图像，省去了传统的isp流程。 Introduction ...
低照度图像增强算法
ISP行业的忠实粉丝
01-13 1887
低照度图像增强算法 图像算法流程图如下图所示
【CVPR 2025】低光增强SG-LLIE（ranks second in NTIRE 2025）--part2代码详解
最新发布
BOB_BOB_BOB_的博客
05-28 858
本文介绍了一种基于结构先验引导Transformer的低光照图像增强方法（SGTB），该方法在NTIRE 2025挑战赛中排名第二。该方法创新性地复用Retinexformer的IGAB模块作为核心SGTB，但摒弃了传统的光照引导机制，转而设计了一套全新的结构先验提取机制，通过交叉注意力(SGCA)指导增强过程，有效保持图像细节。网络架构采用ESDNet的U-Net骨架，结合DRDB和SAM模块，并通过深度卷积等操作估计光照分量。该方法在保持高效性的同时，显著提升了低光照场景下的图像增强效果。
低照度图片增强——传统算法
Vaeeeee的博客
06-20 7750
光照因素一直是影响成像质量的一个关键因素，夜间等光照环境较差的条件下的图片往往细节丢失、分辨不清，信噪比低下。低照度图像增强是指通过一系列算法和技术，增强在低照度或弱光条件下拍摄的图像的可视化质量。本文主要介绍一些传统的低照度图像增强算法，给出具体的实现代码，便于测试各类图片的增强效果和比较各个算法的性能。以上几种经典的低照度图像增强算法，各自具有不同的优缺点，在实际应用中需要综合考虑图像的特点以及对图像质量的要求。
【低照度图像增强系列（3）】EnlightenGAN算法详解与代码实现
路人贾的博客
01-09 1万+
低照度图像增强系列（3）——EnlightenGAN算法详解与代码实现
低照度图像增强代码汇总
07-12
2. **IceNet**：IceNet是一种基于深度学习的低光照图像增强模型，能够有效地恢复图像的细节，并保持良好的视觉效果。 3. **RRDNet（Recurrent Residual Dense Network）**：这是一种利用循环残差密集网络进行图像...
暗态图像增强的一些典型算法汇总
zrlxjtu的博客
02-17 5914
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、基于光照的方法以及基于深度学习的方法三类。 普通方法 传统的暗态图像处理方法主要有直方图处理以及伽马均衡等方法。对于一个处在暗光条件下的图像，其所对应的直方图分布主要集中在低亮度的区间。针对直方图概率密度函数进行重新伸缩变换就可以重新映射得到亮度分布符合自然光照条件的图像。 针对直方图均衡后的结果可以根据对应的变换函数得到增强之后的图像。 直方图匹配看似简单易行，但
传统低光图像增强方法
lutlx20010913的博客
01-10 2150
随着信息时代的到来，多媒体技术已经进入千家万户，视频图像作为感知世界的重要载体，已经成为人们不可或缺的信息资源。然而受到成像设备和照明条件限制，图像视频捕获过程中，由黑暗环境下带来的低对比度和成像设备带来的噪声往往极大限制了图片的质量，从而造成信息损失，同时降低人的感观体验，低光的照明环境同时也影响着计算机下游任务如（目标检测，人脸识别，语义分割）等，人的感知系统很难在有限的光照下捕获到图片的有效信息，在计算机视觉中，图像是三维的矩阵数据信息，如何捕获这些矩阵在数值上的分布和差异是反映图像信息的关键。
关于一些常用的低照度增强算法
12-03
主要描述了一些常用的图片增强方法和对应方法所产生的效果
低照度图像增强（附步骤及源码）
热门推荐
grafx的专栏
11-19 2万+
本文提到的低照度图像增强的算法，这个算法很简单，但是效果尚可。当时在查阅相关资料时，无意中看到一个使用Photoshop拉亮低照度图像的方法，按照教程介绍，自己使用Photoshop操作一遍，觉得效果还可以。对，做图像算法还是要掌握一点Photoshop用法的，因为有时候图像算法就是把Photoshop上面的处理图像步骤程序化一下。
【论文笔记】—低照度图像增强—Supervised—GLADNet—2018-FG
chaiky的博客
08-14 2352
【题目】：GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness 提出了一种全局光照感知和细节保持网络（GLADNet）来增强低照度图像，首先计算低光输入的全局光照估计，然后在估计的引导下调整光照，并使用与原始输入的连接来补充细节。...
【低照度图像增强系列（4）】SCI算法详解与代码实现（CVPR 2022|大连理工）
路人贾的博客
01-18 8135
低照度图像增强系列（4）——SCI算法详解与代码实现
【低照度图像增强系列（5）】Zero-DCE算法详解与代码实现（CVPR 2020）
路人贾的博客
01-25 1万+
【低照度图像增强系列（5）】Zero-DCE算法详解与代码实现（CVPR 2020）
【阅读笔记】低照度图像增强-《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》
AomanHao的博客
10-30 2350
低光照图像取反（255 - 低光照图像），和有雾图像存在一些共性，比如在天空或者遥远的背景这些地方，亮度值都是很高的，但在近景的 RGB 三通道中至少有一个亮度值很低。作者提出直接用去雾算法对低光照图像的反转图像处理，去雾结果再取反得到低照度增强结果。简单易实现的增强算法，普世性较好，透雾算法处理部分兼容各种透雾算法。
低光照图像增强《Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement》论文笔记
清楓进阶日记
03-18 4259
本文提出了一种深度Retinex分解方法，该方法可以将数据驱动的观测图像分解为反射率和照明度，而不需要分解的反射率和照明度的真实数据。随后介绍了光照增强和对反射率的去噪操作。对分解网络和低光增强网络进行端到端训练。实验结果表明，该方法具有视觉上良好的增强效果，并很好地表示了图像分解。
【论文笔记】—低光图像增强—Supervised—URetinex-Net—2022-CVPR
chaiky的博客
09-02 1万+
【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。
低照度图像增强 python
07-29
在Python中，有多种方法可以实现低照度图像增强。其中一种常用的方法是使用LIME算法。LIME算法是一个简单而高效的低光照图像增强算法，它通过估计每个像素的照明来增强图像。首先，该算法通过在R、G和B通道中找到最大值来单独估计每个像素的照明。然后，通过在初始光照图上施加一个结构先验来细化它，作为最终的光照映射。最后，根据光照映射生成最终的增强图像\[1\]。 另外，还有一种算法叫做MBLLEN算法，它是一个多分支低光照图像增强网络。该算法通过在不同等级中提取丰富的图像特征，使用多个子网络进行图像增强，并通过多分支融合产生输出图像。MBLLEN算法不仅可以用于图像增强，还可以用于视频增强\[3\]。 在Python中，可以使用各种图像处理库和深度学习框架来实现这些算法，如OpenCV、PIL、TensorFlow和PyTorch等。具体的实现步骤和代码可以根据具体的需求和使用的库来进行调整和编写。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [低光照图像增强算法汇总](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36670529/article/details/109058335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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