该项目包含Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：

低照度CMOS图像传感器技术论文

暗通道matlab代码低照度图像增强上的出版物 关于低照度图像增强的出版物合集 1图像质量指标 PSNR（峰值信噪比）[论文] [matlab代码] [python代码] SSIM（结构相似性）[论文] [matlab代码] [python代码] VIF（视觉质量）[纸张] [代码] FSIM（功能相似性）[论文] [代码] NIQE（自然度图像质量评估器）[论文] [matlab代码] [python代码] 2数据集 bmvc2018 [] [] 3篇论文 2020年 通过边缘增强型多重曝光融合网络（AAAI 2020）实现EEMEFN微光图像增强[论文] [代码] 科莫尔·穆里亚（Komal Mourya）等。学习在黑暗中观看的技术：一项调查[] [代码] [网络] 2019年 使用深度照明估计的曝光不足照片增强（CVPR 2019）[] [代码] 江海洋，郑银强，学习在黑暗中看运动物体（ICCV2019）[] [代码] [网络] 陈晨，陈启峰，敏敏，弗拉德·科顿，在黑暗中看见运动（ICCV2019）[] [code] [web] 2018年 用于弱光增强的深度Retinex分解[

资源包含文件：设计报告word+源码 对上述低照度图像进行灰度化，计算并显示以上低照度图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图； 对以上低照度图像分别进行直方图均衡化和同态滤波操作，并对两种算法的最终结果进行对比； 利用Matlab进行编程，核心算法需独立实现，代码注释不少于40%； 计算并显示灰度直方图my_imhist 实现步骤： 调用MATLAB库函数rgb2gray将图像灰度化 调用自己实现的my_imhist统计每种灰度值出现的次数，并返回概率质量函数 调用MATLAB的库函数bar进行绘制 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124670113

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。

低照度图像增强算法的研究与实现_彭波，研究了增强算法

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

在MSR图像增强算法的基础上进行了改进，采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法，并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积，提高算法运算速度；对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法，提高增强后图像的对比度。实验结果表明，本算法在提高图像质量的同时，算法速度提高3~4倍。